Capteur de proximité

Résumé

Les capteurs de proximité ou détecteurs de présence sont des dispositifs autrefois mécaniques, mais aujourd'hui de plus en plus caractérisés par l'absence de liaison mécanique entre le dispositif de mesure et l’objet cible (personne, animal, objet animé tel qu'un véhicule). L'interaction entre le capteur et sa est alors réalisée par l’intermédiaire d’une caméra associée à un système d'analyse de l'image, ou plus souvent d'un champ (magnétique, électrique, électromagnétique) ou d'un capteur infrarouge. Selon les capteurs, objets et situation, l'objet détecté doit être plus ou moins proche du capteur ou illuminé par une source rayonnante (éventuellement non visible, par exemple dans l'infrarouge). Les capteurs de proximité sont utilisés soit en mode analogique, soit en mode binaire. Dans le premier cas, l’amplitude du signal est une fonction de la position relative de l’objet cible ; dans le second cas, le signal ne peut avoir que deux niveaux (haut et bas), selon que l’objet est pr

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Capteur_de_proximit%C3%A9

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Learning Long-Range Perception Using Self-Supervision From Short-Range Sensors and Odometry

Mirko Nava

We introduce a general self-supervised approach to predict the future outputs of a short-range sensor (such as a proximity sensor) given the current outputs of a long-range sensor (such as a camera). We assume that the former is directly related to some piece of information to be perceived (such as the presence of an obstacle in a given position), whereas the latter is information rich but hard to interpret directly. We instantiate and implement the approach on a small mobile robot to detect obstacles at various distances using the video stream of the robot's forward-pointing camera, by training a convolutional neural network on automatically-acquired datasets. We quantitatively evaluate the quality of the predictions on unseen scenarios, qualitatively evaluate robustness to different operating conditions, and demonstrate usage as the sole input of an obstacle-avoidance controller. We additionally instantiate the approach on a different simulated scenario with complementary characteristics, to exemplify the generality of our contribution.

2019

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Demo: Pointing Gestures for Proximity Interaction

We demonstrate a system to control robots in the users proximity with pointing gestures-a natural device that people use all the time to communicate with each other. Our setup consists of a miniature quadrotor Crazyflie 2.0, a wearable inertial measurement unit MetaWearR+ mounted on the user's wrist, and a laptop as the ground control station. The video of this demo is available at https://youtu.be/yafy-HZMk_U [1].

2019

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Piezoelectric Nano-Balance for RNA Detection

Vesna Bacheva

Mass sensors, such as contour mode resonators are promising approach for biosensing in liquid environment. Their miniaturization offers many advantages, including small sample volume, rapid analysis, low power consumption, and integration of multiple devices. This study reports on the microfabrication and characterization of AlN contour mode resonator for biosensing. The resonators are coated with gold layer for further biofunctionalization and are assembled with a tailored microfluidic for delivering liquid in close proximity of the sensing layer. The quality factor of the resonators measured in DI water and PBS is around 70, while in air is up to 847. Based on this study, future improvements are proposed for the fabrication of better-performing devices.

2017

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