超声波测距有明显弱势，我们为什么还要坚持用它？市场上又不是只有这一种方式可以测距，为什么非用它不可？既然要用超声波测距，有什么好办法可以克服它的先天不足呢？

今天请来了历途电子研发部副主管，针对以上疑问给大家做深入解析。

为了测量机器人到玻璃面的距离以及识别障碍物边沿，需要使用一些测距模块，市场上比较常用的测距模块有以下两种：

一种是激光测距。这种模块的特点就是速度快、精确度高、测量距离远，但是如果在玻璃面上测量，就会导致有很大几率测不到反射回的激光。

另一种是超声波测距。这种模块速度较慢、精确度受环境影响，而且测量距离小于5米，但不受被测量面的材质限制。

根据以上模块的优缺点并结合实际作业环境，以及大量的实验数据得出：超声波在玻璃面上测距更具有可行性。

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如何控制超声波测量精度

对于技术人员来说，超声波测距的原理大家应该都清楚，这里直接粘贴百度到的信息：

超声波测距原理是在超声波发射装置发出超声波，它的根据是接收器接到超声波时的时间差，超声波发射器向某一方向发射超声波，在发射时刻的同时开始计时，超声波在空气中传播，途中碰到障碍物就立即返回来，超声波接收器收到反射波就立即停止计时。

用“HC-SR04”超声波测距模块举例，如下图：

VCC供电源5V，GND为地线，TRIG为触发控制信号输入，ECHO为回响信号输出。

基本性能如下：

声音在大气中的传播速度与温度和大气压力都有关系，所以在用超声波模块做高精度距离测量时，需要注意校准声速基准。

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如何保证数据读取的稳定性

超声波测距导致数据不稳的几个原因：

1.测量面密度较低，超声波穿透物体，会有多个回波；

2.测量面凹凸不平，超声波被打散，同样会有多个回波；

3.测量面倾斜，超声波没有正确反射；

4.测量面过小，超声波反射回的量不够。

所以用超声波较准确的读取距离值、识别边沿还是有比较多的难度。

超声波的工作顺序分为以下几个步骤：

1.采用IO触发测距，给至少10us的高电平信号；

2.模块自动发送8个40khz的方波，自动检测是否有信号返回；

3.有信号返回，通过IO输出一高电平，高电平持续的时间就是超声波从发射到返回的时间；

4.测试距离=(高电平时间*声速(340M/S))/2。

具体示意图如下：

首先是发波，将代码设计为毎100ms测量一次，把测量周期设置改为每次测量一旦结束，马上开启下一次测量。

为保证测量准确，测量脉冲宽度要求在上升沿下降沿分别中断捕获定时器计数值，两者差值经过转化即可得到声音在空气传播的时间，进而获得距离值。

为了能够使用超声波检测边沿，我们需要得到比较稳定的数据，使用卡尔曼算法滤波就可以很好的解决这个难题。

卡尔曼滤波效果由滤波频率，噪声因子，偏差因子决定。我们把由卡尔曼滤波得到距离值打印出来，放入表格，生成波形图，如下：

分析，在测距模块不动作时，超声波值在±0.5mm内变动，稳定度不错。把本次减去上次的差值，也生成波形图，如下：

当测距模块远离或贴近障碍面时（模拟边沿），数据的增大或减小都比较稳定，根据这些数据编写出边沿识别算法。

经过多次调整卡尔曼和边沿识别算法的参数，在20mm-40mm边沿识别准确率在95%以上，在40mm以上的边沿识别准确率在99%以上，很好的保证了超声波测距时数据读取的稳定性。