在工業(yè)自動化領域,，機器人需要傳感器提供必要的信息,，以正確執(zhí)行相關的操作,。一份報告預測,，到2021年,，全球工業(yè)機器人傳感器市場將以約8％的復合年增長率（CAGR）穩(wěn)步增長,。對于包括消費者和汽車在內的機器人傳感應用,，另一份報告明確指出,，到2027年,，視覺系統(tǒng)將單獨成就57億美元的市場，力傳感器市場將超過69億美元,。下面列出了工業(yè)機器人中最常用到的傳感器,。
二維視覺是一個可以執(zhí)行從檢測運動物體到傳輸帶上的零件定位等多種任務的攝像頭。許多智能相機都可以檢測零件并協(xié)助機器人確定零件的位置,，機器人可以根據(jù)接收到的信息適當調整其動作,。三維視覺系統(tǒng)必須擁有兩個不同角度的攝像機或激光掃描器，用以檢測對象的第三維度,。例如,，零件取放便是利用三維視覺技術檢測物體并創(chuàng)建三維圖像，分析并選擇最好的拾取方式,。如果說視覺傳感器給了機器人眼睛,，那么力/力矩傳感器則給機器人帶去了觸覺。機器人利用力/力矩傳感器感知末端執(zhí)行器的力度,。多數(shù)情況下,，力/力矩傳感器位于機器人和夾具之間，這樣,，所有反饋到夾具上的力都在機器人的監(jiān)控之中,。有了力/力矩傳感器，裝配,、人工引導,、示教、力度限制等應用才得以實現(xiàn),。這種傳感器有各種不同的形式,，其主要應用是為作業(yè)人員提供一個安全的工作環(huán)境，協(xié)作機器人最需要它們,。一些傳感器可以是某種觸覺識別系統(tǒng),，通過柔軟的表面感知壓力,，給機器人發(fā)送信號，限制或停止機器人的運動,。一些傳感器還可以直接內置在機器人中,。有些公司利用加速度計反饋，還有些則使用電流反饋,。在這兩種情況下,，當機器人感知到異常的力度時，便觸發(fā)緊急停止,，從而確保安全,。要想讓工業(yè)機器人與人進行協(xié)作,，首先要找出可以保證作業(yè)人員安全的方法,。這些傳感器有各種形式，從攝像頭到激光等,，目的是告訴機器人周圍的狀況,。有些安全系統(tǒng)可以設置成當有人出現(xiàn)在特定的區(qū)域/空間時，機器人會自動減速運行,，如果人員繼續(xù)靠近,，機器人則會停止工作。最簡單的例子是電梯門上的激光安全傳感器,。當激光檢測到障礙物時,，電梯門會立即停止并退回，以避免碰撞,。市場上還有很多的傳感器適用于不同的應用,。例如焊縫追蹤傳感器等。觸覺傳感器也越來越受歡迎,。這類傳感器一般安裝在抓手上,，用來檢測和感覺抓取的物體是什么。傳感器通常能夠檢測力度并得出力度分布的情況,，從而知道對象的確切位置,，讓你可以控制抓取的位置和末端執(zhí)行器的抓取力度。另外還有一些觸覺傳感器可以檢測熱量的變化,。視覺和接近傳感器類似于自動駕駛車輛所需的傳感器,，包括攝像頭、紅外線,、聲納,、超聲波、雷達和激光雷達,。某些情況下可以使用多個攝像頭,，尤其是立體視覺,。將這些傳感器組合起來使用，機器人便可以確定尺寸,，識別物體,，并確定其距離。射頻識別（RFID）傳感可以提供識別碼并允許得到許可的機器人獲取其他信息,。麥克風（聲學傳感器）幫助工業(yè)機器人接收語音命令并識別熟悉環(huán)境中的異常聲音,。如果加上壓電傳感器，還可以識別并消除振動引起的噪聲,，避免機器人錯誤理解語音命令,。先進的算法甚至可以讓機器人了解說話者的情緒。溫度傳感是機器人自我診斷的一部分,，可用于確定其周遭的環(huán)境,，避免潛在的有害熱源。利用化學,、光學和顏色傳感器,，機器人能夠評估、調整和檢測其環(huán)境中存在的問題,。對于可以走路,、跑步甚至跳舞的人形機器人，穩(wěn)定性是一個主要問題,。它們需要與智能手機相同類型的傳感器,，以便提供機器人的準確位置數(shù)據(jù)。在這些應用采用了具有3軸加速度計,、3軸陀螺儀和3軸磁力計的9自由度（9DOF）傳感器或慣性測量單元（IMU）,。傳感器是實現(xiàn)軟件智能的關鍵組件，沒有傳感器,，很多復雜的操作就不能實現(xiàn),。它們不僅實現(xiàn)了復雜的操作，同時也保證這些操作在進行的過程中得到良好的控制,。移動機器人需要通過傳感器實時獲取周圍的障礙物信息，包括尺寸,、形狀和位置信息,，來實現(xiàn)避障。避障使用的傳感器有很多種,，目前常見的有視覺傳感器,、激光傳感器、紅外傳感器、超聲波傳感器等,。超聲波傳感器的基本原理是測量超聲波的飛行時間,，通過d=vt/2測量距離，其中d是距離,，v是聲速,，t是飛行時間。上圖是超聲波傳感器信號的一個示意,。通過壓電或靜電變送器產生一個頻率在幾十kHz的超聲波脈沖組成波包,，系統(tǒng)檢測高于某閾值的反向聲波，然后使用測量到的飛行時間計算距離,。超聲波傳感器一般作用距離較短,，普通的有效探測距離幾米，但是會有一個幾十毫米左右的最小探測盲區(qū),。由于超聲傳感器成本低,、實現(xiàn)方法簡單、技術成熟,，是移動機器人中常用的傳感器,。一般的紅外測距都是采用三角測距的原理。紅外發(fā)射器按照一定角度發(fā)射紅外光束,，遇到物體之后，光會反向回來,，檢測到反射光之后,，通過結構上的幾何三角關系，就可以計算出物體距離D,。當D的距離足夠近的時候,，上圖中L值會相當大，如果超過CCD的探測范圍,，雖然物體很近,，傳感器反而看不到了。當物體距離D很大時,，L值就會很小,，測量精度會變差。因此,，常見的紅外傳感器的測量距離都比較近,，小于超聲波，同時遠距離測量也有最小距離的限制,。另外,，對于透明的或者近似黑體的物體，紅外傳感器是無法檢測距離的,。但相對于超聲來說,，紅外傳感器具有更高的帶寬,。常見的激光雷達是基于飛行時間的（ToF，time of flight）,，通過測量激光的飛行時間來測距d=ct/2,，類似前面提到的超聲測距公式，其中d是距離,，c是光速,，t是從發(fā)射到接收的時間間隔。比較簡單的方案是測量反射光的相移,，傳感器以已知的頻率發(fā)射一定幅度的調制光,，并測量發(fā)射和反向信號之間的相移，如上圖,。調制信號的波長為lamda=c/f,，其中c是光速，f是調制頻率,，測量到發(fā)射和反射光束之間的相移差theta之后,，距離可由lamda*theta/4pi計算得到，如上圖,。常用的計算機視覺方案也有很多種,， 比如雙目視覺，基于TOF的深度相機,，基于結構光的深度相機等,。基于結構光的深度相機發(fā)射出的光會生成相對隨機但又固定的斑點圖樣，光斑打在物體上,，因為與攝像頭距離不同,，被攝像頭捕捉到的位置也不相同。先計算斑點與標定的標準圖案在不同位置的偏移,，利用攝像頭位置,、傳感器大小等參數(shù)就可以計算出物體與攝像頭的距離。雙目視覺的測距本質上也是三角測距法,，由于兩個攝像頭的位置不同,，就像人的兩只眼睛一樣，看到的物體也不一樣,。兩個攝像頭看到的同一個點P,，在成像的時候會有不同的像素位置，此時通過三角測距就可以測出這個點的距離,。
