아두이노 나노 ESP32 장애물 센서
이 튜토리얼은 적외선 장애물 회피 센서를 사용하여 장애물의 존재를 감지하는 방법에 대해 Arduino Nano ESP32를 사용하는 방법을 안내합니다.
준비물
1 | × | 아두이노 나노 ESP32 | 아마존 | |
1 | × | USB 케이블 타입-C | 쿠팡 | 아마존 | |
1 | × | IR 장애물 회피 센서 | 아마존 | |
1 | × | 브레드보드 | 쿠팡 | 아마존 | |
1 | × | 점퍼케이블 | 쿠팡 | 아마존 | |
1 | × | (옵션) DC 커넥터 전원 연결 잭 플러그 소켓 | 쿠팡 | 아마존 | |
1 | × | (추천) 아두이노 나노용 스크루 터미널 확장 보드 | 쿠팡 | 아마존 | |
1 | × | (추천) 아두이노 나노용 브레이크아웃 확장 보드 | 쿠팡 | 아마존 | |
1 | × | (추천) 아두이노 나노 ESP32용 전원 분배기 | 쿠팡 | 아마존 |
IR 장애물 회피 센서에 관하여
IR(적외선) 장애물 센서는 IR 신호를 사용하여 센서 모듈 앞에 장애물이 있는지 감지하는 데 사용됩니다. 감지 범위는 2cm에서 30cm까지이며 내장된 저항기를 통해 조절할 수 있습니다.
핀아웃
적외선 장애물 회피 센서는 세 개의 핀을 가지고 있습니다:
- GND 핀: 이 핀을 GND(0V)에 연결하세요.
- VCC 핀: 이 핀을 VCC(5V 또는 3.3V)에 연결하세요.
- OUT 핀: 장애물이 있으면 LOW, 장애물이 없으면 HIGH인 출력 핀입니다. 이 핀은 ESP32의 입력 핀에 연결되어야 합니다.
![ir 장애물 회피 센서 사용법 핀아웃](https://newbiely.kr/images/tutorial/obstacle-avoidance-sensor-pinout.jpg)
작동 원리
적외선 장애물 감지 모듈은 IR 송신기와 IR 수신기로 구성되어 있습니다. IR 송신기는 IR 신호를 발산하며 IR 수신기는 반사된 IR 신호를 탐색하여 물체의 존재 여부를 결정합니다. 장애물의 존재는 OUT 핀에 반영됩니다:
- 장애물이 존재하면, 센서의 OUT 핀은 LOW입니다.
- 장애물이 존재하지 않으면, 센서의 OUT 핀은 HIGH입니다.
※ 주의:
운송 중 센서가 변형되어 오작동할 수 있습니다. 센서가 제대로 작동하지 않으면 IR 송신기와 수신기를 조정하여 이들이 평행하도록 하십시오.
선연결
![아두이노 나노 ESP32 ir 장애물 회피 센서 연결 배선도](https://newbiely.kr/images/tutorial/arduino-nano-esp32-obstacle-avoidance-sensor-wiring-diagram.jpg)
이 이미지는 Fritzing을 사용하여 만들어졌습니다. 이미지를 확대하려면 클릭하세요.
IR 장애물 회피 센서를 위한 프로그래밍 방법
Arduino Nano ESP32의 핀을 디지털 입력 모드로 초기화하는 방법은 pinMode() 함수를 사용합니다. 예를 들어, 핀 D2
digitalRead() 함수를 사용하여 Arduino Nano ESP32 핀의 상태를 읽습니다.
아두이노 나노 ESP32 코드
장애물 회피 응용 프로그램을 구현하기 위한 두 가지 사용 사례가 있습니다:
- 장애물이 존재하거나 존재하지 않을 때 행동을 취하십시오.
- 장애물이 감지되거나 제거되었을 때 행동을 취하십시오.
아두이노 나노 ESP32 장애물 감지 코드
사용 방법
- 아두이노 나노 ESP32를 처음 사용하는 경우, 아두이노 나노 ESP32 - 소프트웨어 설치을 확인하세요.
- 위의 코드를 복사하여 아두이노 IDE에 붙여넣으세요.
- 아두이노 IDE에서 Upload 버튼을 클릭하여 아두이노 나노 ESP32 보드에 코드를 컴파일하고 업로드하세요.
- 센서 앞에 장애물을 잠시 두었다가 제거하세요.
- 시리얼 모니터에서 결과를 확인하세요. 결과는 아래와 같습니다:
아두이노 나노 ESP32 코드로 장애물 감지
사용 방법
- 위의 코드를 복사해서 아두이노 IDE에 붙여넣으세요.
- 아두이노 IDE의 Upload 버튼을 클릭하여 코드를 아두이노 나노 ESP32 보드에 컴파일하고 업로드하세요.
- 잠시 동안 센서 앞에 장애물을 놓았다가 제거하세요.
- 시리얼 모니터에서 결과를 확인하세요. 결과는 아래와 같습니다:
동영상
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