IC解密 机器视觉中最接近人眼的莫过于摄像头了，可图像处理小车的“大脑”对付不了，至少目前的“大脑”能力不够，等进化后也许能够应付。  

     为了能“看到”障碍物，小车目前能用的主要是各类测距传感器，典型的有超声波和红外两种，此外还有利用光线的反射强弱来判断的，这种方式不具备“测距”功能，但可以判断有无！因为不同物体表面及颜色反射的能力不同（看后面的数据）。  
     本文主要讨论的是机器人中最常用的红外测距传感器  ——  GP2D12。  

     首先认识一下：  

IC解密模块共三个接口：红线---VCC_5V;黑线---GND；黄线—PC5（ADC数据采样）
将模块通电，黄线接到ADC通道输入端即可工作；将采样得到的电压值通过填入表格，进行线性化处理，得到线性化公式。通过公式，可将ADC采样值转化为距离值。实测，在10cm—30cm范围内，较为准确，最大误差在1cm。模块对被测角度的灵敏度很高，同一位置，不同的角度，误差可以超过5cm，最好的测量角度是90度。

   之所以选择 GP2D12  红外测距传感器，理由如下：  
首先是因为在机器人活动中（不包含工业机器人）这个传感器最常用，几乎每家国外的机器人配件供应商都提供。使用英文版搜索一下 “MiniSumo”，你将会发现 GP2D12使用是多么普遍。   

    其二是因为它的测距范围和小车的“个头”及运动速度匹配，对于 10cm 见方、运动速度10 – 30cm/s  的小个头，能“看到”几米开外的东西意义不大，而 10 – 80cm  正是它所要关注的范围。  
    GP2D12的工作原理我理解为（仅供参考，欢迎指正）：  
    它是由一个红外发射管和一个 PSD（Position Sensing Device位置敏感检测装置）以及相应的计算电路构成，Sharp  公司的 PSD 很有特色，它可以检测到光点落在它上面的微小位移， 分辨率达微米，GP2D12 正是利用这个特性实现了几何方式测距。  

    红外发射管发出的光束，遇到障碍物反射回来，落在 PSD 上，构成了一个等腰三角形， 借助于 PSD 可以测得三角形的底，而两个底角是固定的，由发射管确定，此时便可通过底边 推算出高，也就是我们所要的距离。如下图所示：  

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2017-11-25 22:12 上传

测量原理示意图

  从图中可以看出，这是一个顶角极锐的等腰三角形，底边只有2cm  ，高却要有10 – 80cm，所以 PSD 的分辨率必须极高，否则微小的偏差都会带来距离的巨大误差。从这一点也可以得出，它的测距结果很难稳定、精确，毕竟比值太大。  

     因为 PSD 的尺寸有限，从图中就很容易理解为何它的测量距离超出范围后就不可能是有效数据，连趋势都得不到。  

     从上述原理描述还可以知道，它不是连续测量，得到底边长度后，必须经过计算才能得到距离值，然后转换为模拟信号输出。  

    这两个推论在那篇“Sharp  GP2D12  applicationNote”（应用指南）有所印证，具体表现为它测距的强指向性和输出的不确定性（噪音高达  200mV，相对于 2.4V 的满量程输出而言达5%）。 这篇文章好像是国外一个爱好者写的，他做了大量的测试，对使用者掌握GP2D12 的性能及合理的使用它极有帮助。