【2024艾迈斯欧司朗竞赛】用TMF8821实现角度测算

内容介绍

一、项目简介

本项目基于艾迈斯欧司朗TMF8821多区域直接飞行时间（dToF）传感器，结合Raspberry Pi RP2040微控制器平台，构建了一套角度系统。系统通过分析传感器输出的多区域测距数据中的部分数据，实时计算被测平面与传感器模块之间的空间夹角及最小垂直距离，实现了非接触式角度测量功能。通过选取特定检测区域数据构建几何模型，结合余弦定理与三角函数关系，实现平面参数的快速解算。

二、硬件组成

1、TMF8821传感器模块

- 多区域dToF传感器（支持3x3、4x4区域模式）
- 940nm VCSEL光源，Class 1人眼安全
- 最大检测距离5米，±3%精度
- I2C数字接口（默认地址0x41）

2、RP2040主控平台

- Raspberry Pi官方双核ARM Cortex-M0+处理器
- 133MHz主频，264KB SRAM
- 支持MicroPython固件开发
- 集成硬件I2C、SPI、UART接口
- LCD显示屏（240x240分辨率）

3、辅助硬件

传感器固定支架

三、硬件框图

本次活动提供了主控平台和传感器。

四、设计思路

本项目主要使用TMF8821传感器模块进行多区域数据采集，取其中中心区域长度数据构建成平面几何结构（三角形），一般采集出的数据为3*3数据，其中第5个数据为中心数据，其与传感器处于垂直状态，然后通过余弦定理实现第三个边的测量，并再次通过余弦定理计算相关角度，基本原理如下：

夹角的测算：

我们可以在tof数据中得知A和B的长度，视场角师傅定的所以c的角度就是视场角的一般，根据余弦定理：

C*C = A*A+B*B-2*A*B*cos(c);

可以得到C的长度，同样通过余弦定理可以得到a的角度，在通过直角三角形得到目标夹角的大小（90-a）。

最小距离的测算：

实际上就是上图的H，通过直角三角形，知道a的角度（或者夹角90-a）以及B的长度通过，正弦或余弦公式计算既可以：H=cos(90-a)*B。

五、软件流程

六、关键代码介绍

本次的开发设计主要代码包括传感器驱动和平面算法两个部分。

传感器驱动


class Tmf8821Utility(Tmf8821App):

    def __init__(self, ic_com: I2C_com):
        super().__init__(ic_com)

    def open(self, i2c_settings: I2C_Settings = I2C_Settings()):
        return super().open(i2c_settings)

    def init_bootloader_check(self):
        print("Started Bootloader check")
        self.enable()

        if not self.isAppRunning():
            print("Image not found. Initiate Image Download")
            self.downloadAndStartApp()
        print("Application {} started".format(self.getAppId()))

    def measure_frame(self, number_of_frames: int = 1):
        frames = list()
        status = self.startMeasure()
        if status != Tmf8821Device.Status.OK:
            return

        read_frames = 0
        while read_frames < number_of_frames:
            if self.readAndClearInt(self.TMF8X2X_APP_I2C_RESULT_IRQ_MASK):
                read_frames = read_frames + 1
                frame = self.readResult()
                frames.append(frame)

        self.stopMeasure()
        return frames

我们首先需要进行接口的适配，然后进行传感器的配置，最后定期读取传感器数据；

算法代码：

def TirangleGPS(A,B):
    angle_A = A
    angle_B = B
    angle_C = 0
    
    a_rad = math.radians(16)
    COSangle_a = math.cos(a_rad)
    angle_C2 = angle_A*angle_A+angle_B*angle_B-2*angle_B*angle_A*COSangle_a
    angle_C = math.sqrt(angle_C2)
    COSangle_x = (angle_B*angle_B+angle_C2-angle_A*angle_A)/2/angle_B/angle_C
    print(COSangle_x)
    COSangle_x = max(-1,min(1,COSangle_x))
    x_rad = math.asin(COSangle_x)
    COSangle_x = math.cos(x_rad)
    length = angle_B*COSangle_x
    angle = math.degrees(x_rad)
    return length,angle

我们将固定的传感器长度数据传入这个函数中，最后返回最小距离以及夹角数据，注意两条线之间的角度是视场角的一般，这里用16度；使用math.cos时注意，这里的参数是弧度，所以使用之前需要将角度转化为弧度，使用完之后在进行逆转换。

七、效果展示

通过简约的效果进行展示，直观的表现任务的两个参数，具体效果可参看视频。

八、心得体会

在测试过程中也遇到了一些问题和挑战，比如math的使用，当然本次设计还有很大的优化空间，本次主要实现了基本的驱动以及算法测算，由于数据的漂移问题，整体结果还不是很稳定，后续可以加入一些滤波算法进行处理。

非常感谢电子森林和艾迈斯欧司朗组织的本次竞赛，也算是对2024的完美收官，让我们可以接触最新的传感器TMF8821，感受TOF传感器的魅力，还锻炼了实践能力，让我们切实感受到TOF传感器的巨大潜力，为后续检测设备开发奠定了技术基础。通过本次竞赛，本人在传感器应用、嵌入式开发和算法转化等方面积累了宝贵经验，这些经验将直接应用于后续的系统开发中。