内容介绍

本次参加活动使用的板卡是RP2040游戏机搭配了基于TMF8821的dToF传感器模块，TMF8821 dToF传感器模块与RP2040游戏机管脚匹配，插上直接可以使用，并在侧面预留了扩展接口，可以自由焊接/调试/抓取数据。

2040 背.png

TMF8821采用单个模块化封装，带有相关的 VCSEL（垂直腔面发射激光器）。dToF 设备基于 SPAD、TDC 和直方图技术，可实现 5000 mm 的检测范围。由于它的镜头位于 SPAD 上，它支持 3x3、4x4 和 3x6 多区域输出数据以及宽广的、动态可调的视野。VCSEL 上方的封装内的多透镜阵列（MLA）拓宽了 FoI（照明场）。原始数据的所有处理都在片上进行，TMF8821在其 I2C 接口上提供距离信息和置信度值。

本次要实现的题目是第一题：将板卡组合后固定,并保证与面前的平面存在一定夹角，通过程序测算出板卡距离屏幕的夹角和垂直最小距离。分解一下题目需求，可以分为以下几步：

参加活动直播，学习本次活动的具体流程和题目细节
阅读芯片手册和其他技术文档
在RP2040上完成TMF8821模块驱动
读取传感器的测量数据
加入一些数学计算，计算出板卡与平面的夹角和最小距离
将计算结果显示出来

设计方案

本次使用microPython进行开发，所以主程序就一直循环采集数据后进行计算。

传感器原理

假定传感器的感光元件为xy平面，光线照射和反射的方向为z轴方向，便可以建立出立体空间关系，当传感器的z轴垂直对着一个均匀平面时，传感器就应该检测到中间的距离最短，越远离光学中心的像素测出的距离越大，

接收端的内部是一个二维的SPAD阵列，能感受到的入射光线的角度和SPAD的位置有关，如下图，

$F o V [^{\circ}] = 2 * a t an \frac{s i ze o f SP A D}{2 * f oc a l d i s t an ce}$

可以利用3D建模软件验证手册中提到的空间关系，上方半透明的是传感器封装上的镜头，下方的矩阵就是SPAD阵列。

传感器驱动

按照题目要求，使用amsOSRAM的官方驱动库，并对其进行移植，但是本次平台是RP2040，可以使用micropython进行编程，这样就可以利用一些移植上的优势，在网络上搜寻一番后，果然找到了前辈开发的TMF8821驱动库，只需要一些CV工作即可（后面发现还需要刷写系统成circuitpython模式才可以使用）

虽然不用手写驱动，但是驱动的流程还是要走一遍，对照着一篇文档(AN001015.pdf)，可以找到如下介绍

这里详细的描述了上电后TMF8821加载片内固件的流程，在已有的驱动库中也可以找到对应片段，

				# 发送DOWNLOAD_INIT
        self._write_bl_command(_TMF882X_BL_DOWNLOAD_INIT, bytes(b"\x29"))
        self._check_bl_cmd_executed(verbose)
        # 设置写地址初始位置
        self._write_bl_command(_TMF882X_BL_SET_ADDR,
                               bytes([(_TMF882X_BL_FW_ADDR >> 8) & 0xFF, _TMF882X_BL_FW_ADDR & 0xFF]))
        self._check_bl_cmd_executed(verbose)

        size_downloaded = 0
        image = _tof_image3
        # 开始分段发送固件
        if verbose:
            print('Downloading firmware: ', end='')
        while size_downloaded < len(image):
            chunk_bytes = min(_TMF882X_BL_MAX_FW_DATA, len(image) - size_downloaded)
            data = image[size_downloaded:size_downloaded + chunk_bytes]
            self._write_bl_command(_TMF882X_BL_W_RAM, data)
            self._check_bl_cmd_executed()
            size_downloaded += chunk_bytes
            if verbose:
                print(f'{size_downloaded / len(image) * 100:3.0f}%\b\b\b\b', end='')
        if verbose:
            print('100% -- Done.')

        # 加载完成固件后设置指令，传感器开始执行固件
        self._write_byte(_TMF882X_REG_ENABLE, 0x21)  # set bit 0 (general enable) and bit 5 (run from RAM)
        self._write_bl_command(_TMF882X_BL_RAMREMAP_RESET, bytes())  # Instruct device to run firmware

        # 延时一段时间后验证程序下载完成
        timeout = ticks_add(ticks_ms(), 3)  # Wait for maximum 3ms
        while ticks_less(ticks_ms(), timeout):
            self.app_id = self._read_byte(_TMF882X_REG_APPID)
            if self.app_id == _TMF882X_MODE_APP:
                sleep(0.006)  # Should wait 6ms before reading patch version
                self.minor, self.patch, self.build = self._read_bytes(_TMF882X_REG_MINOR, 3)
                if verbose:
                    print(f'App v{self.minor}.{self.patch} running, build_type: {self.build:08b}.')
                break
        else:
            raise Exception('Device is still in bootloader mode 3ms after running firmware!')
        self._active_range = 'long'

主程序中需要进入实例化一个TMF8821对象即可调用初始化部分

tof = TMF8821(i2c)
tof.config.iterations = 3.5e6
tof.config.period_ms = 1  # as small as possible for repeated measurements
tof.config.spad_map = '3x3_normal_mode'
tof.write_configuration()
print('Starting measurements..\n')
tof.start_measurements()
while True:
    t_start = ticks_ms()
    measurement = tof.wait_for_measurement(timeout_ms=500)
    # Calibration
    distances = [m for m in measurement.distances]
    print(tof.config.spad_map[:3], ' '.join(map(str, distances)), end='\n')
    print(distances, end='\n')
    t_end = ticks_ms()

这样程序就可以完成配置和采集。

此时设置了传感器的SPAD模式为3x3模式。视野范围为33° * 32°，9个点的夹角就依次为

（-16.5，16）（0，16）（16.5，16）

（-16.5，0）（0，0）（16.5，0）

（-16.5，-16）（0，-16）（16.5，-16）

数学推导

{50E376B3-D3AF-4703-A51D-1AF9B58100F5}.png

如图，过同一点作三条射线，交远处一直线，已知左右射线夹角为32度，可以通过传感器知道三个射线交远处直线，所截线段的长度，求中间直线与远处直线的夹角，以及三条射线的起点距离直线的垂直距离。

1. 建立坐标系和几何关系

将远直线设为水平直线，并令射线公共点 P 在直线正上方，其垂直距离为 d（即 P=(0,d)P=(0,d)P=(0,d)）。令射线分别以 P 为起点，方向角以“与垂直线的偏离角”记，正右偏为正。

左射线： 与垂直方向偏离角为 $φ - 1 6^{\circ}$
中射线： 偏离角为 $φ$
右射线： 偏离角为 $φ + 1 6^{\circ}$

（这里的 φ为未知角度，反映了整个系统相对于“正垂直”的转动。）

由于直线为水平，任一射线与直线的交点可求。对任一射线，其方向为 $(sin β, - cos β)$

（β为该射线相对于垂直方向的偏离角，注意由于直线在y=0，交点满足 d−tcos⁡β=0得 $t = \frac{d}{cos β}$ ），因此交点的水平坐标为

$x = d t an β$

于是三射线在直线上的交点坐标为：

A:xA=dtan⁡(φ−16∘)
B:xB=dtan⁡(φ))
C:xC=dtan⁡(φ+16∘)

2. 利用差角公式化简

利用差角公式有：

$tan A - tan B = \frac{s i n ( A - B )}{c o s A c o s B} .$

故可得：

$\frac{L _{1}}{L _{2}} = \frac{c o s ( φ + 1 6 ^{\circ} )}{c o s ( φ - 1 6 ^{\circ} )}$

这就是一个关于 φ 的方程，通过已知 L1与 L2可求出 φ。

3. 求解中射线与直线的夹角

在本坐标系中，远直线为水平线（与水平夹角为 0°），而中射线的方向角（相对于垂直向下）为 φ。故中射线与水平方向的夹角为

90∘−φ

这就是要求的中射线与远直线的夹角。

4. 求射线起点到直线的垂直距离 d

由上式可得

$d = L_{1} \frac{c o s φ c o s ( φ - 1 6 ^{\circ} )}{s i n 1 6 ^{\circ}}$

这样就算完了所有的参数

    a = math.atan2(math.cos(math.pi*8/180)*(1-distances[1]/distances[7]),math.sin(math.pi*8/180)*(1+distances[1]/distances[7]))
    d = distances[4]*math.cos(a)

    a=180*a/math.pi#为了方便理解，将角度转为角度制

上图可以看出，蓝色线为角度值，黄色线为距离，在一定角度内摇动，距离没有发生大变化。

项目总结

本次艾迈斯欧司朗与硬禾科技联合主办的2024 dToF传感器光电设计竞赛，是一次多方面的综合能力提升活动，理论与编程结合，强化了学习的效果。

开发过程中，使用了部分AI工具，让我感觉到虽然有了AI工具，但是需要结合自己的思考才行，全部交给AI的话，对自己的提升就很有限了；此外一些3D建模和计算工具也方便了自己对项目的理解，本次活动内容非常丰富，希望以后还可以继续参加此类活动！