超声波传感器在移动机器人导航中的应用

"本文主要探讨了采用超声波传感器进行移动机器人导航的设计方法，通过解决在ARM9处理器中检测回波的难题，成功应用于移动机器人的轨迹控制，提高了机器人的行走稳定性和图像采集的实时性。文章介绍了使用SRF05超声波传感器的测距原理，以及如何在嵌入式Linux系统上实现软件回波检测，从而实现精确的测距功能。" 1. 超声波传感器在移动机器人导航中的应用 SRF05是一种高精度的超声波传感器，具有1cm的测距精度，可覆盖1cm至4m的测量范围。在本文的移动机器人设计中，它取代了传统的红外测距模块，节省了硬件资源。通过发送特定频率的超声波脉冲并检测回波，SRF05能够确定与障碍物之间的距离。 2. ARM9与嵌入式Linux平台 在ARM9处理器和嵌入式Linux操作系统环境下，实现超声波测距的软件设计是一项挑战。由于硬件中断限制，无法直接利用上升沿和下降沿触发来精确测量回波时间。因此，文章提出了采用软件方法来模拟回波检测，通过延迟函数usdelay()和msdelay()配合外部中断来完成测距。 3. 软件实现超声波测距 测距过程包括以下步骤： - 发送10us脉冲触发超声波传感器，开始发射超声波。 - 等待超声波发射后，启动定时器计时。 - 设置外部中断eint1，用下降沿触发关闭定时器，读取脉宽时间。 - 根据声波速度和脉宽计算出距离，考虑到环境温度对声速的影响，通常取近似值343.2m/s。 4. 回波检测的软件策略 为了克服ARM9处理器的局限，文章采用了一种创新的软件策略，即通过软件延迟函数和下降沿触发的外部中断来实现回波的检测。这种方法允许精确地捕获回波的结束，从而准确计算出距离。 5. 系统架构 机器人系统由触摸屏模块、超声波模块、摄像头图像采集模块和直流电机闭环控制系统组成。每个模块都在ARM9处理器和Linux平台上通过设备驱动进行控制，以实现高效、灵活的模块化操作。 6. 总结 采用超声波导航技术的移动机器人在提高导航精度和实时性方面表现出色，特别是在克服ARM9处理器的检测限制方面，展示了软件工程在解决实际问题上的灵活性和创新性。这一设计方法对于未来其他嵌入式系统的导航设计具有重要的参考价值。