牟晓东
超声波传感器能检测与前方障碍物间的距离，如果将它固定于360 度旋转的舵机上持续采样，就能将采样获取的数据绘制成雷达图进行动态展示。
1.实验器材及连接
树莓派3B+ 和古德微扩展板各一块，HC-SR04 超声波传感器一个，4 路8 线电滑环一个，360 度舵机一个，红色、绿色LED 灯各一支；
还需要电烙铁和热熔枪各一把。
用热熔枪将滑环中央的转子底端与舵机输出转子进行固定，注意二者的中心点要尽量吻合，防止旋转时偏心。再将滑环中央转子的顶端与超声波传感器顶端固定好，也要中心对齐。接着，将滑环外围的定子圈的四根线与古德微扩展板的20 号和21 号（共四个引脚）进行连接，红线接电源正极VCC，黑线接地GND，橙红色线接Trig 信号发射端，棕色线接Echo信号回声端。滑环中央转子4 根引线分别与超声波传感器的四个引脚进行对应连接（电烙铁点锡）；
将舵机固定好之后，连接线插入扩展板的18 号引脚，注意黑色、红色和棕黄色三根线分别与GND、VCC和信号控制D 端连接；
然后，将红色和绿色LED 灯按照“长腿正、短腿负”的规则分别插入扩展板的5 号和6 号引脚；
最后，给树莓派插入数据线，通电启动操作系统（如图1）。
2.Python代码编程
（1）库模块的导入与变量初始化
首先， 导入GPIO Zero 、Matplot Lib等库模块：
“from gpiozero import LED ， Servo ， Distance Sensor ”“ importnumpyasnp”“importmatplotlib”"impor tmatplotlib.pyplot as plt”和“importtime”；
然后进行LED 灯、舵机和超声波传感器实例的初始化操作：“ Red _ LED= LED （ 5 ） ”“ Green_LED=LED（6）”“servo=Servo（18）”和“sensor=DistanceSensor（echo=21，trigger=20，max_distance=4）”， 并且通过语句“servo.mid（）”控制360 度舵机以中速带动超声波传感器向一个方向开始旋转；
再设置雷达图绘制画布的宽度和高度，大小分别为8 和6（单位为英寸）：“plt.figure（figsize=（8，6））”；
建立变量ax，赋值为“plt.subplot（111，projection="polar"）”， 作用是设置画图样式为“极坐标”模式（Polar）；
建立变量theta， 赋值为“np.arange（0，2*np.pi，2*np.pi/30）”，通过调用Numpy 库中的arange（） 函数返回一个起点为0、终点为2Pi（360 度圆周）的等差数列，固定步长为2Pi/30；
语句“plt.ion（）”的作用是将figure 绘图设置为交互模式；
建立变量data，赋值为空列表“[]”，作用是存放超声波传感器每旋转360 度一周扫描后检测生成的若干个与前方障碍物的间距值。
（2）“whileTrue：”循环体
如果超声波传感器检测的障碍间距值在安全范围内（比如20cm），则控制绿色LED 灯常亮：“Green_LED.on（）”；
在每次旋转360 度的过程中，需要获取30 个值与之前产生的等差数列30 个刻度值对应：“for i in range（30）：”；
建立变量distance，赋值为“round（sensor.distance，4）”， 获取检测到的障碍间距数据（ 保留4位小数）， 并且通过语句“print（i，distance）” 进行输出监测；
在“if distance<=0.2：” 分支结构中， 如果条件成立则亮红色LED 灯、关闭绿色LED 灯：“Red_LED.on（）”“Green_LED.off（）”， 持续时间为0.01 秒钟：“time.sleep（0.01）”；
然后通过语句“data.append（distance）”， 将数据有序追加到data 列表中，再关闭红色LED灯、打开绿色LED 灯：“Red_LED.off（）”“Green_LED.on（）”。
進入下一次循环（range），30次循环结束之后， 开始绘制雷达图：
语句“ax.plot（theta，data，"o--"，color="g"，label="data"，linewidth=1）”对极坐标进行数据设置，包括30 个0 至360 度的等差刻度值、30 个超声波检测障碍间距值（data 列表）、线的模式（虚线）、颜色（Green 绿色）和线宽（linewidth）等；
语句“ax.fill（theta，data，facecolor="g"，alpha=0.15）” 是对30个障碍间距值与极坐标中心点围成的封闭区域进行设置，包括填充颜色和透明度等；
语句“plt.pause（0.1）”的作用是控制交互式绘图过程中数据更新的预留时间缓冲，预防出现图形不能及时刷新显示的问题；
语句“plt.cla（）”的作用是清除当前活动轴的数据内容（相当于清空操作），语句“plt.show（）”的作用是绘制显示图像，语句“data.clear（）”的作用是清除data 列表中的当前数据，为下一次循环保存新数据“留空”。
3.测试超声波动态雷达
将程序保存为Radar.py， 点击“ 运行” 按钮进行超声波动态雷达的测试。超声波传感器在舵机的带动下开始匀速旋转，程序界面中也不断有“00.2698”“23 0.3555”等信息出现，表示每次旋转一周所监测到的30 个障碍间距值；
同时，绿色LED 灯亮起，如果出现有近距离的障碍物（在20cm 范围内），则会亮起红色LED 灯。超声波传感器每旋转一周，就会出现一个雷达极坐标图，绘制有每个点所处的二维空间位置（角度值）和距离中心的半径大小（障碍物间距值），同时在这些坐标点所包围生成的封闭区域内，雷达图是以一定透明度的绿色来展示的。随着超声波传感器的不停旋转，同时在其周围变换出现各种障碍物，整个雷达图也在不断发生变化（如图2）。
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