原标题：采用超声波的移动机器人导航设计方法

采用超声波的移动机器人导航设计方法主要依赖于超声波传感器的测距原理，并结合机器人控制系统实现自主导航。以下是一个基于超声波的移动机器人导航设计的详细方法：

一、系统架构

移动机器人的导航系统通常包括触摸屏模块、超声波模块、摄像头图像采集模块、直流电机闭环控制系统等。这些模块在ARM9与嵌入式Linux平台上实现，每个模块通过设备驱动的方式进行控制，便于集成和管理。

二、超声波传感器选择

选用高精度的超声波传感器，如SRF05，其测距精度可达1cm。这种传感器具有特殊的回波反馈与测距方式，虽然在ARM中实现稍有难度，但其高精度特性使得可以替代近距离测距的红外测距模块，从而节约硬件资源。

三、超声波测距原理

超声波测距的基本原理是：超声波传感器发射超声波，超声波在介质中传播遇到障碍物后反射回来，传感器接收反射波。通过测量超声波发射和接收的时间差T，以及超声波在介质中的传播速度v，可以计算出传感器到障碍物的距离S。计算公式为：S=Tv/2。

在实际应用中，需要考虑超声波在空气中的传播速度受温度影响，因此通常使用公式v=331.5√(1+T/273) m/s来计算不同温度下的超声波速度，其中T为摄氏温度。在室内温度下，超声波速度近似为343.2m/s。

四、超声波测距的软件实现

1. 回波检测：

• 超声波的回波检测是难点之一，因为ARM中一个端口设置中断只能设置一种触发方式。为了实现上升沿和下降沿的捕获，可以采用软件方式实现。

• 首先设置两个时间延迟函数usdelay()和msdelay()，用于在给出高脉冲后等待超声波触发，并打开定时器计时。

• 外部中断eint1接到超声波传感器的echo口，并设置为下降沿触发。当下降沿来临时，关闭定时器并读出脉宽的时间长度。

2. 超声波触发与回波检测：

• 提供一个10us的脉冲触发超声波传感器，传感器会发出8个周期的频率为40kHz的超频脉冲。此时echo口上的电平变为高，定时器开始计时。

• 当echo变为低电平时，证明有障碍物存在，此时停止计时。高脉冲的宽度与测距的距离成正比。

• 如果没有障碍物或障碍物大于传感器的最大测距范围（如SRF05的有效测距范围为1cm~4m），echo口依然会在一段时间后变为低电平，此时定时器的时间为30ms。因此，在测距时定时器的周期应大于30ms，以确保有效测距。

3. 距离计算：

• 根据测得的高电平时间T和超声波速度v，可以计算出障碍物的距离S。

• 需要注意的是，由于超声波传播过程中可能存在衰减和干扰，因此测得的距离可能存在一定的误差。为了提高测距精度，可以采用多次测量取平均值的方法。

五、机器人控制实现

1. 避障算法：

• 在Linux系统中，超声波传感器作为只读的字符设备。应用程序通过打开超声波设备并读取测距数据，然后应用避障算法判断障碍物的位置。

• 根据算法判断结果，给直流电机控制信号进行避障导航。避障算法可以采用简单的阈值判断、模糊控制或PID调节等方法。

2. 触摸屏指令设置：

• 触摸屏中的图形界面包含机器人的指令设置功能。用户可以设置机器人的运行速度、图像采集与超声波模块的打开与关闭、是否开启机器人模糊算法运行轨迹等。

• 这些设置使得机器人可以根据不同的环境和任务需求进行灵活调整。

3. 图像采集与传输：

• 在遇到障碍物时，机器人可以开启摄像头图像采集模块，拍摄障碍物的图像。

• 利用无线MODEM将图像传回控制电脑，以便用户了解前方障碍物的具体情况。

六、系统优化与调试

1. 多传感器融合：

• 为了提高导航系统的准确性和可靠性，可以采用多传感器融合的方法。例如，结合红外传感器、激光传感器或视觉传感器等，共同构建机器人的环境感知系统。

• 通过多传感器数据的融合处理，可以得到更加全面和准确的环境信息，从而提高机器人的自主导航能力。

2. 轮询测距与干扰避免：

• 由于超声波传感器之间可能存在干扰，因此采用轮询的方式依次打开传感器进行测距。每次只测一个传感器，以避免相互干扰。

• 通过控制定时器的周期和轮询顺序，可以确保所有传感器都能在规定的时间内完成测距任务，并满足实时性要求。

3. 系统调试与优化：

• 在系统开发和调试过程中，需要对各个模块进行逐一测试和优化。确保每个模块都能正常工作并满足设计要求。

• 同时，还需要对整个系统进行综合测试和调试，以确保各个模块之间的协同工作和整体性能的稳定性和可靠性。

综上所述，采用超声波的移动机器人导航设计方法涉及多个方面的技术和知识。通过合理的系统架构、高精度的传感器选择、准确的测距原理和软件实现、灵活的机器人控制实现以及系统的优化与调试等措施，可以构建出一个稳定可靠的移动机器人导航系统。