知识回顾
开始之前我们先复习一下高中的物理知识。
通过上图的原理图，又已知声波速度，这里取 340 m/s （空气中的音速在1个标准大气压和15℃的条件下约为340m/s）。
那么，我们通过记录发射时间和接收时间，计算出间隔，然后距离根据（声波速度 * 时间间隔）/ 2 就可以得到。
模块介绍
我使用这个模块是宽压的 3.3v -5 v，探测距离：2cm-450cm，有2cm的超近盲区。精度0.3cm。
使用的方式也很简单，一个控制口发出一个10US以上的高电平，就可以在接收口等待高电平输出。一有输出就记录一个开始时间，当此口变为低电平时再记录一个结束时间，他们的间隔时间就为此次测距的时间，根据公式便可算出距离。
接线测试
在这里我用的 Jetson TX2 开发版套件测试，针脚使用的 38，和40。
38脚连 Trig ，设为输出模式； 40 脚连 Echo，设为输入模式。
其上还连接了 I2C 设备，一个SSD1306 OLED 显示屏，作为后续的距离展示，更详细的介绍可以看我之前的文章《使用.Net驱动Jetson Nano的OLED显示屏》。
上图因为没找到 TX2 的图片所以用的 Nano。树莓派，Nano 和 TX2 的物理引脚功能一样，只是 PCM 编码和 GPIO 的编号是不一样的，代码有的情况下需要调整，后续会讲到。
接好线，我们先快速用 Python 验证下原理。
import RPi.GPIO as GPIO
import time
TRIG_PIN = 38
ECHO_PIN = 40
def main():
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(TRIG_PIN, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ECHO_PIN, GPIO.IN)
print("Demo running. Press CTRL+C to exit.")
try:
while True:
time.sleep(1)
distance = StartModule()
print("Distance: {}cm".format(distance))
finally:
GPIO.cleanup()
def StartModule():
# 发送 trig 信号，持续 10us 的方波脉冲
GPIO.output(TRIG_PIN,GPIO.HIGH)
# 单位为 s ，10us 需转换
time.sleep(0.00001)
GPIO.output(TRIG_PIN,GPIO.LOW)
#等待低电平结束，记录时间
while GPIO.input(ECHO_PIN) == GPIO.LOW:
pass
pulse_s = time.time()
#等待高电平结束，再次记录时间
while GPIO.input(ECHO_PIN) == GPIO.HIGH:
pass
pulse_e = time.time()
# 测得距离(单位:m) = (pulse_end - pulse_start) * 声波速度 / 2
return round((pulse_e - pulse_s) * 17000,2)
if __name__ == '__main__':
main().NET 实现
.NET IoT 库由两个 NuGet 包组成：
- System.Device.Gpio
- Iot.Device.Bindings
System.Device.Gpio 支持使用各种协议来与低级别硬件引脚交互，以控制设备。我编写的 Sang.IoT.SSD1306 就使用了这个库。
Iot.Device.Bindings 提供了各种常用的设备绑定，当然里面其实也是有 SSD13xx 的，如果不是想了解原理，可以不用重复造轮子，先前往支持的设备文档里面查询。
- 新建项目
dotnet new console -o ultrasonic- 进入项目目录
cd ultrasonic- 安装依赖库
dotnet add package Iot.Device.Bindings- 修改代码
using System;
using System.Device.Gpio;
using System.Threading;
using Iot.Device.Hcsr04;
Console.WriteLine("Test sensor. Press Ctrl+C to end.");
// 此处注意 使用的是TX2设备，其他设备需查阅转换
int TRIG_GPIO = 394; //Pin 38
int ECHO_GPIO = 393; //Pin 40
using var controller = new GpioController();
using var sensor = new Hcsr04(controller,TRIG_GPIO,ECHO_GPIO);
while (true)
{
if(sensor.TryGetDistance(out _)){
Console.WriteLine($"Distance: {sensor.Distance}");
}
Thread.Sleep(1000);
}
- 运行测试
dotnet run以上便是 .NET 中的实现，如果你想验证下驱动原理，可以自行尝试用 .NET 编码实现。
这里需要注意的是，传入的 triggerPin 和 echoPin 是所用设备的 GPIO 编号，不是物理的针脚号，需要查阅资料获取。
针对本案例，使用的 38 和 40针脚，在树莓派中 GPIO 编号分别是 20和21，在 Jetson Nano 中分别是 77和78 ，在 Jetson TX2 中分别是 394和393。
接入显示屏
基于以上代码，我们引入包Sang.IoT.SSD1306。
dotnet add package Sang.IoT.SSD1306修改代码
using System;
using System.Device.Gpio;
using System.Threading;
using Iot.Device.Hcsr04;
using Sang.IoT.SSD1306;
using SkiaSharp;
Console.WriteLine("Test sensor. Press Ctrl+C to end.");
// 此处注意 使用的是TX2设备，其他设备需查阅转换
int TRIG_GPIO = 394; //Pin 38
int ECHO_GPIO = 393; //Pin 40
using var controller = new GpioController();
using var sensor = new Hcsr04(controller,TRIG_GPIO,ECHO_GPIO);
// 显示准备
using var oled = new SSD1306_128_64(1);
SKPaint paint = new SKPaint() {
Color = new SKColor(255, 255, 255),
StrokeWidth = 1,
TextSize = 13,
Style = SKPaintStyle.Fill,
};
oled.Begin();
oled.Clear();
while (true)
{
if(sensor.TryGetDistance(out _)){
Console.WriteLine($"Distance: {sensor.Distance}");
// OLED 显示
using(var bitmap = new SKBitmap(128, 64, true)){
SKCanvas canvas = new SKCanvas(bitmap);
paint.TextSize = 13;
canvas.DrawText(DateTime.Now.ToString(), 0, 13, paint);
paint.TextSize = 30;
canvas.DrawText(sensor.Distance.ToString(), 0, 50, paint);
oled.Image(bitmap.Encode(SKEncodedImageFormat.Png, 100).ToArray());
}
oled.Display();
}
Thread.Sleep(1000);
}
最终效果如下：
