5.4: Sensores que utilizan sonido

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5.4.1. Sensores de Distancia Ultra-Sonido

Un sensor de distancia ultrasonido opera emitiendo un pulso de ultrasonido y mide su reflejo. A diferencia de un sensor basado en luz que mide la amplitud de la señal reflejada, un sensor basado en sonido mide el tiempo que tardó el sonido en viajar. Esto es posible, porque el sonido viaja a una velocidad mucho menor (300m/s) que la luz (300,000km/s). El hecho de que el sensor realmente tenga que esperar a que la señal regrese conduce a una compensación entre el rango y el ancho de banda. (Mira estas definiciones arriba antes de seguir leyendo.) En otras palabras, permitir un rango más largo requiere esperar más tiempo, lo que a su vez limita la frecuencia con la que el sensor puede proporcionar una medición. Aunque los sensores de distancia estadounidenses se han vuelto cada vez menos comunes en robótica, tienen una ventaja sobre los sensores basados en la luz: en lugar de enviar un rayo, el pulso ultrasonoro da como resultado un cono con un ángulo de apertura de 20 a 40 grados. Por esto, los sensores estadounidenses son capaces de detectar pequeños obstáculos sin el requisito de golpearlos directamente con un rayo. Esta propiedad los convierte en el sensor de elección en ayudantes de estacionamiento automatizados en autos.

5.4.2. Reconocimiento de Textura

El sonido audible consiste en vibraciones de alta frecuencia en el rango entre 20 Hz y aproximadamente 15 kHz. Por lo tanto, los micrófonos son ideales para medir vibraciones en esta gama. Esto les permite doblarse como el corpículo pasciniano en las células de la piel humana, que se sabe que tiene una frecuencia de resonancia de 250 Hz y es principalmente responsable del reconocimiento de la textura. De hecho, frotar una textura contra un micrófono se puede utilizar para diferenciar entre decenas y cientos de texturas diferentes (Hughes & Correll 2014), con una serie de sensores comerciales disponibles. Estos sensores suelen calcular el espectro de frecuencia de la señal registrada, que luego se puede clasificar mediante técnicas de aprendizaje automático. Ser capaz de reconocer una textura al tacto es importante en aplicaciones como agarrar y navegar por terrenos desordenados.