当脑海中显现机器人的形象时，您可能会联想到巨大的机械手臂，工厂车间里环绕的随处可见的线圈和线束，以及四处飞溅的焊接火花。这些机器人与大众文化和科幻小说中描绘的机器人大不相同，在后者中，机器人常以人们日常日子帮手的形象示人。
现在，人工智能技能的打破正在推进服务型机器人、无人飞翔器和自主驾驭车辆的机器人技能发展，市场规划估计将从2016 年的310 亿美元添加到2020 年的2370 亿美元[1]。
跟着机器人技能的前进，互补传感器
技能也在前进。就像人类的五官感觉相同，通过将不同的传感技能结合起来，可在将机器人体系布置到不断改变、不受操控的环境中时取得最佳作用。互补金属氧化物半导体(CMOS) 毫米波(mmWave) 雷达传感器是机器人感知方面一项相对较新的技能。
介绍
图 1.现代修建广泛运用玻璃外表。
机器人传感器技能
机器人传感器技能包含力和扭矩传感器、接触传感器、一维/二维红外(IR) 测距仪、三维飞翔时刻激光雷达传感器、摄像机、惯性丈量单元(IMU)、GPS 等。CMOS 毫米波雷达传感器可准确丈量其视界规划内物体的间隔以及任何障碍物的相对速度。这些感应技能各有优缺点，如表1 所示。
与根据视觉和激光雷达的传感器比较，毫米波传感
器的一个重要优势是不受雨、尘、烟、雾或霜等环
境条件影响。此外，毫米波传感器可在彻底黑私自
或在阳光直射下作业。这些传感器可直接装置在无
外透镜、通风口或传感器外表的塑料外壳后，十分
坚固耐用，能满意防护等级 (IP) 69K 规范。此外，
TI 的毫米波传感器的体积小、重量轻，出产规划
体积是微型激光测距仪的三分之一，重量是其一半[2]。
| 传感器 | 毫米波 | 摄像机 | 激光雷达 | 超声波 |
| 图片 |  |
 |
 |
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检测规划 |
长 | 中 | 长 | 短接 |
|
检测视点 |
窄、宽 | 窄、宽 | 宽 | |
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间隔分辨率 |
好 | 好 | ||
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可检测信息 |
速度、间隔、视点 |
方针分类 |
速度、间隔、视点 |
规划 |
|
恶劣气候 |
好 | 差 | ||
|
夜间作业 |
有 | 无 | ||
|
检测功用 |
强壮、安稳 |
核算物坐标杂乱 |
气候恶劣时功用差 |
短程运用 |
表1.传感器技能比较。
检测玻璃墙
图 1 说明晰玻璃墙和隔墙在现代修建中的运用，
而服务型机器人（例如真空吸尘或拖地机器人）需
要感知这些外表以防止磕碰。 事实证明，运用摄
像机和红外传感器很难检测这些元素。但毫米波传
感器可检测到玻璃墙的存在及其后边的物体。
为演示这一功用，咱们设置了一个简略的实验，对 80c
m 远处的一块玻璃运用德州仪器 (TI) IWR1443BOOST 毫
米波传感器评价模块 (EVM)。
然后，咱们在玻璃后边 140cm 处的方位放置了一
个墙板，如图 2 所示。
在毫米波演示可视化东西中运用 EVM 随附的演示软
件和可视化东西，图 3 中显现的成果清晰证明晰毫
米波传感器可检测玻璃墙面及其背面的墙板。
图 2.设置用于检测玻璃墙的测验。
运用毫米波传感器丈量对地速度
准确的里程计信息关于机器人渠道的自主移动必不行少。
可通过丈量机器人渠道上车轮或皮带的滚动来取得此信息。但是，假如车轮在松懈砾石、泥地或湿地等表
面上打滑时，这种低本钱办法明显无法轻松凑效。更先进的体系可通过添加一个 IMU（有时通过 GPS
增强）来保证里程计十分准确。毫米波感器可通
过向地上发送线性调频信号并丈量回来信号的多普
勒频移，为穿越不平坦的地势或底盘俯仰和偏航状况较多的机器人供给额定的里程计信息。
图 3.显现玻璃板和墙板检测的实验成果。
图4 显现了对地速度毫米波雷达传感器在机器人渠道上的潜在装备。是将雷达指向渠道前（如图所示）仍是指向渠道后（农用车辆的规范做法）需进行权衡。假如指向渠道前，则也可运用同一毫米波传感器来检测外表边际，防止不行康复的渠道丢失，如从库房装运台上下跌。假如指向渠道后，则可将传感器装置在渠道的重心点上，尽量削减俯仰和偏航对丈量的影响，这在农业运用中是一个大问题。
图 4.机器人渠道上的对地速度雷达装备。
方程 1 核算均匀抱负条件下的速度：
f = ( 2V / λ ) * cos θ fd (1)
其中 V 是车辆的速度，λ是发射信号的波长，θ是天线俯角，而 fd 是多普勒频率（单位：Hz）。
扩展方程 1 能够补偿变量（例如，导致传感器俯仰、偏航和翻滚的非均匀地势）的速度丈量误差，并引进滚动速度重量。这些核算超出了本文的规划， 但一般可在文献中找到它们。[3]
图 6.带有物理安全笼的机械臂。
传感器使虚拟安全幕或气泡能够将机器人操作与非方案的人类交互分隔，一起防止机器人与机器人发生因为密度和操作可编程性添加而导致的磕碰。根据视觉的安全体系需求受操控的照明，这会添加能耗、发生热量且需求保护。在尘土飞扬的制作环境 （如纺织或地毯织造）中，需求常常清洁和留意透镜。
因为毫米波传感器十分强壮，不管车间的照明、湿度、烟雾和尘埃状况如何，都可检测物体，因而它们十分合适替代视觉体系， 而且能够极低的处理推迟（一般少于 2ms）下供给这种检测。因为这些传感器视界宽广且勘探间隔较长，将其装置在作业区域上方可简化装置进程。只运用一个毫米波传感器即可检测多个物体或人员， 削减所需传感器数量并降低本钱。
图 7.TI IWR 毫米波传感器处理链。
毫米波传感器生成的点云信息
毫米波雷达传感器可通过模数转化器将射频 (RF) 前端模仿数据转化为数字表明方式。这种数字转化的数据需求高速外部数据总线，以将数据流引进处理链，然后通过一系列数学运算对在传感器视界规划内检测到的点生成间隔、速度和视点信息。 因为这些体系一般规划较大且本钱昂扬，因而 TI 企图将所有这些功用集成到一个单片CMOS 器材上， 以减小尺度，降低本钱和功耗。额定的数字处理资源 现可进行聚合、盯梢和分类等使命的数据后处理，如图 7 所示。
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