工业机器人避障主要用到哪些传感器？
移动机器人需要通过传感器实时获取周围的障碍物信息，包括尺寸、形状和位置信息，来实现避障。避障使用的传感器有很多种，目前常见的有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。
超声波传感器
超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞行时间。
上图是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，然后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离几米，但是会有一个几十毫米左右的*小探测盲区。由于超声传感器成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。
红外传感器
一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何****，就可以计算出物体距离D。
当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，虽然物体很近，传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量精度会变差。因此，常见的红外传感器的测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有*小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。
激光传感器
常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来测距d=ct/2，类似前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。
比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图。
调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图。
视觉传感器
常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。
基于结构光的深度相机发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，光斑打在物体上，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同。先计算斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。
双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像人的两只眼睛一样，看到的物体也不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。
在工业4.0时代工业机器人的发展趋势
美国机器人产业协会（RIA）预测了工业机器人的六大发展趋势。
工业物联网(IIoT) 技术的应用：机器人会在生产的*前沿应用智能传感器，采集制造商以前无法获得的数据。
优先考虑工业网络**：机器人与内部系统的联网越来越多，网络**的风险不断增加。制造商必须解决生产工艺中的缺陷，并在网络**方面加大投资，确保**、可靠的生产。
大数据分析成为竞争优势：机器人将成为工厂车间的主要信息来源之一。制造商必须实施系统来组织和分析采集到的所有数据，以便采取有效的行动，提升企业的竞争优势。
实施开放式的自动化架构：随着机器人自动化应用越来越广泛，对开放式自动化架构的需求相应增加。大型的行业参与者将与行业机构一起制定标准和开放式文档，机器人集成更加容易，兼容性会变得更好。
虚拟解决方案增加：虚拟解决方案会成为工业机器人的一个主要部分。
协作机器人将更受欢迎：协作机器人可以在人类身边**地工作，而且通常比工业机器人便宜得多。随着协作机器人在严苛的工业环境中变得更有能力，对投资回报率有严格要求的制造商会更多地采用协作机器人。
结语
“工业4.0”强调自动化与信息化相互融合，工业机器人作为自动化制造过程的重要参与者，直接影响着工业制造自动化水平。随着工业产品工艺复杂程度和精度的要求不断提高，机器人的应用场所和应用需求也越来越复杂和苛刻，机器人的计算平台已经从传统的PC平台、嵌入式平台扩展到智能手机、平板电脑等移动设备，机器人配备的传感器从简单的光电开关、触碰开关发展到触觉、声觉、视觉等优异传感器，机器人伺服系统与控制系统之间的通信方式也由原来的“脉冲+方向”的通信线缆，发展到通信更高效、通信数据量更大的各种现场总线。机器人控制系统正朝着开放化的方向转变，工业物联网、大数据分析以及虚拟化等技术的发展，也使机器人更好地融入制造业应用。