Benewake LiDAR TFmini (Полное руководство): 5 шагов (с изображениями)

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:53

Описание

Модуль Benewake TFMINI Micro LIDAR имеет уникальный оптический, структурный и электронный дизайн. Продукт обладает тремя основными преимуществами: низкой стоимостью, небольшим объемом и низким энергопотреблением.

Встроенный алгоритм, адаптированный к внутренним и внешним условиям, может гарантировать отличную производительность при низкой стоимости и в небольшом объеме, что значительно расширяет области применения и сценарии LiDAR и закладывает прочную основу для будущих «глаз» в умных эпоха.

Характеристики

• Входное напряжение: 5 В
• Средняя мощность: 0,12 Вт
• Протокол связи: UART (скорость передачи: 115200)
• Рабочая температура: -20 ℃ ~ 60 ℃
• Угол обзора: 2.3 °

Габаритные размеры

• Размер: 42 мм x 15 мм x 16 мм
• Вес: 6,1 г

Ограничения

0-30см «слепой» диапазон

Где купить

• RobotShop
• Амазонка

Это руководство требует, чтобы вы были знакомы со следующим:

• Базовая электроника
• Ручные инструменты, такие как кусачки и стриптизерши
• Чтение схем и схем подключения
• Программирование на C / C ++ для Arduino (необязательно)
• Программирование на Python для Raspberry Pi (необязательно)

Шаг 1: сбор материала

Это руководство проведет вас через различные способы развертывания TFmini LiDAR с помощью ПК с Windows и Raspberry Pi. Каждый метод имеет свои требования и может варьироваться в зависимости от ваших потребностей.

** Вам понадобится Benewake TFmini LiDAR для каждого случая (конечно) **

Для реализации на базе ПК:

• ОС: Windows
• Конвертер USB-TTL
• Провода перемычки

Для реализации на основе Raspberry Pi:

• Raspberry Pi
• Провода перемычки
• Светодиоды (опционально)
• Конвертер USB-TTL (опционально)
• Макетная плата (необязательно)
• Резистор (от 100 до 1 кОм) (опционально)

Шаг 2. Реализация на базе ПК с использованием приложения Benewake

1. Подключите TFmini LiDAR к конвертеру USB-TTL с помощью перемычек (вилка-розетка) в соответствии с показанной схемой.

   • Красный провод 5В
   • Черный провод GND
   • Белый / синий провод Tx
   • Зеленый провод Rx
2. Подключите USB-TTL к компьютеру
3. Перейдите в диспетчер устройств (Win + X) и найдите «Prolific USB-to-Serial Comm Port» в разделе «Порты (COM и LPT)». Убедитесь, что Windows распознает устройство
4. Загрузите и распакуйте WINCC_TF.rar
5. Запустите WINCC_TFMini.exe из извлеченных файлов
6. Выберите соответствующий COM-порт из раскрывающегося меню в приложении Benewake под заголовком Последовательный порт.
7. Нажмите ПОДКЛЮЧИТЬСЯ.

Шаг 3. Реализация на базе ПК с использованием Python (PySerial)

1. Подключите TFmini LiDAR к ПК с помощью конвертера USB-TTL
2. Загрузите и откройте PC_Benewake_TFmini_LiDAR.py с помощью Python IDLE (убедитесь, что на вашем компьютере установлены PySerial и Python)
3. Отредактируйте COM-порт в коде, чтобы он соответствовал COM-порту конвертера USB-TTL на вашем ПК (см. Изображение)
4. Перейдите на вкладку "Выполнить".
5. Нажмите "Запустить модуль".

** Обратитесь к Шагу 5 для объяснения кода.

Шаг 4: Реализация на основе Raspberry Pi

1. Подключите TFmini LiDAR к RPi с помощью преобразователя USB-TTL или порта UART с помощью GPIO
2. Загрузите и откройте Pi_benewake_LiDAR.py с помощью Python IDLE
3. Если вы используете преобразователь USB-TTL с RPi, откройте Arduino IDE. Щелкните Инструменты -> Последовательный порт и отредактируйте код соответствующим образом. Если вы используете порт UART GPIO, напишите / dev / ttyAMA0
4. Запустите код

** Код может использоваться для печати расстояния, но поскольку RPi не обладает большой вычислительной мощностью, рекомендуется зажечь светодиод, если записанное расстояние ниже определенного диапазона (схема для светодиода с RPi прилагается)

В. Зачем использовать конвертер USB-TTL с RPi?

RPi имеет только один порт UART, и иногда вам нужно установить несколько модулей, требующих связи UART. USB-TTL предоставляет дополнительный порт UART для RPi, что дает нам возможность подключать более одного устройства UART (например, два или более TFmini LiDAR) к RPi.

Шаг 5: О коде

Код можно разделить на три части:

• Установление соединения
• Запись данных
• Чтение данных

Установление соединения:

После импорта необходимых файлов заголовков мы устанавливаем соединение с нашим TFmini LiDAR, указав его COM-порт, скорость передачи и время ожидания соединения.

ser = serial. Serial ('COM7', 115200, тайм-аут = 1) #PC

ser = serial. Serial ('/ dev / ttyUSB1', 115200, timeout = 1) #Raspberry Pi

Запись данных:

Код можно разделить на две части: написание и получение. Для получения данных вам необходимо отправить определенную команду в TFmini LiDAR (часть процесса инициализации). В данном случае я выбрал 4257020000000106. Хотя RPi работает с той же версией Python, но есть небольшое изменение в синтаксисе, поскольку RPi не принимает данные, кроме двоичных.

ser.write (0x42)

ser.write (0x57) ser.write (0x02) ser.write (0x00) ser.write (0x00) ser.write (0x00) ser.write (0x01) сер.write (0x06)

Чтение данных:

Таблица, представленная в листе данных, дает нам «разбивку» 9-байтового сообщения UART. Первые два байта - это заголовок кадра, имеющий шестнадцатеричное значение 0x59 (символ «Y»). Их можно прочитать и использовать для идентификации начала сообщения UART.

if (('Y' == ser.read ()) и ('Y' == ser.read ())):

Как только фрейм заголовка прочитан, могут быть прочитаны следующие два байта, содержащие данные о расстоянии. Данные о расстоянии делятся на два 8-битных пакета: Dist_L (Byte3) - младшие 8 бит и Dist_H (Byte4) - старшие 8 бит.

Dist_L = ser.read () # Byte3Dist_H = ser.read () # Byte4

При умножении Dist_H на 256 двоичные данные сдвигаются на 8 влево (эквивалент «<< 8»). Теперь можно просто добавить более низкие 8-битные данные о расстоянии, Dist_L, что приведет к 16-битным данным Dist_Total.

Dist_Total = (ord (Dist_H) * 256) + (ord (Dist_L))

Поскольку у нас есть «расшифрованное» значение расстояния, следующие пять байтов можно игнорировать. Обратите внимание, что прочитанные данные нигде не сохраняются.

для i в диапазоне (0, 5): ser.read ()

** В другом месте вы можете найти «задержку» (time.sleep в Python) перед концом цикла по той причине, что TFmini LiDAR имеет рабочую частоту 100 Гц. Эта задержка «программная задержка» приведет к ОБНОВЛЕНИЮ данных после некоторой задержки. Я считаю, что, поскольку мы уже ждем, когда данные накопятся до 9 байт, другой задержки быть не должно.

# time.sleep (0.0005) # Задержка закомментирована

пока (ser.in_waiting> = 9):