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）”， 并且通過语句“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。