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c# 集成激光雷达（以思岚A1为例）

news 2025/11/15 7:56:31

集成激光雷达，本质上是处理串口通信和特定数据协议的过程

核心技术栈与通信基础

技术组件	说明
SerialPort类	用于通过串口（如COM3）与雷达通信，需设置波特率、数据位等参数。连接思岚A1、YDLIDAR G4等型号
数据协议解析	雷达数据通常以十六进制字节流传输，有特定帧结构（帧头、数据段、校验和）。解析数据包，提取每个测量点的距离和信号强度
多线程处理	在后台线程持续读取雷达数据，避免阻塞主线程（如UI），使用 Thread或后台工作器进行数据采集
坐标转换与可视化	将极坐标（距离、角度）转换为直角坐标（X, Y）并进行绘制，用于在WinForms的 PictureBox或WPF的Canvas上绘制点云图

典型集成流程

1.连接与初始化：用官方工具（如思岚的测试软件）确认硬件连接和串口号（如COM3）
在C#中初始化 SerialPort对象，设置正确的端口号和波特率（常见115200）

2.发送控制指令：通过串口向雷达发送开始扫描的指令（如思岚A1的 A5 20）
注意可能需要对串口的DTR信号线进行控制

3.接收与解析数据：监听串口的 DataReceived事件或使用循环读取
根据协议解析字节流，提取每个角度对应的距离和信号强度
下表演示了常见的数据帧结构概念：

字节段	示例值 (Hex)
帧头	FA，标识一个数据包的开始
索引/速度	A0，可能包含数据包序号或转速信息
数据点1（距离高字节）	03，第一个测量点距离值的高位
数据点1（距离低字节）	E8，第一个测量点距离值的低位，组合后距离为1000mm
数据点1（信号强度）	0A，第一个测量点的信号强度
校验和	XX，用于验证数据包在传输过程中的准确性

4.数据处理与可视化：将有效的距离和角度数据转换为直角坐标系中的点。使用GDI+（Graphics）或在WPF中通过数据绑定将点集合显示在UI上

关键代码示例

串口通信与数据读取

一个稳定可靠的串口类是实现一切的基础，需要注意资源的正确管理

// 基于 SerialPort 的封装示例 
public class RadarSerialPort
{private SerialPort _port;private bool _isReading;public bool OpenPort(string comPort, int baudRate = 115200){_port = new SerialPort(comPort, baudRate);_port.DataReceived += DataReceivedHandler; // 订阅数据接收事件_port.Open();return _port.IsOpen;}private void DataReceivedHandler(object sender, SerialDataReceivedEventArgs e){if (_isReading) return;_isReading = true;try{int bytesToRead = _port.BytesToRead;byte[] buffer = new byte[bytesToRead];_port.Read(buffer, 0, bytesToRead);// 将buffer传递给数据处理方法ProcessIncomingData(buffer);}finally{_isReading = false;}}
}

激光雷达数据解析

以类似思岚A1的协议为例，解析返回的数据包

public class LidarDataParser
{// 思岚A1的启动扫描指令为 0xA5, 0x20 [1](@ref)private readonly byte[] StartScanCommand = new byte[] { 0xA5, 0x20 }; public void StartScan(RadarSerialPort port){port.Write(StartScanCommand, 0, StartScanCommand.Length);}public List<LidarPoint> ParseDataPacket(byte[] data){List<LidarPoint> points = new List<LidarPoint>();int index = 0;// 遍历数据，寻找帧头（例如0xFA）[5](@ref)while (index < data.Length - 5) {if (data[index] == 0xFA) // 假设帧头是 0xFA{// 解析后续字节，获取角度索引、距离、信号强度// 注意：不同雷达协议差异很大，此处为示例逻辑byte angleIndex = data[index + 1];int distance = (data[index + 2] | (data[index + 3] << 8)); // 组合高低字节byte strength = data[index + 4];if ((strength & 0x80) == 0) // 检查无效数据标志位 [5](@ref){points.Add(new LidarPoint { AngleIndex = angleIndex, Distance = distance, Strength = strength });}index += 22; // 假设一个数据包长度为22字节 [5](@ref)}else{index++;}}return points;}
}public class LidarPoint
{public byte AngleIndex { get; set; }public int Distance { get; set; }public byte Strength { get; set; }
}

点云数据可视化

将解析后的极坐标数据转换为平面直角坐标并绘制

public Bitmap DrawPointCloud(List<LidarPoint> points, int imageSize = 800)
{Bitmap bitmap = new Bitmap(imageSize, imageSize);using (Graphics g = Graphics.FromImage(bitmap)){g.Clear(Color.Black);float center = imageSize / 2.0f;float scale = 0.05f; // 缩放比例，根据实际测量范围调整foreach (var point in points){// 将极坐标（距离、角度）转换为直角坐标（x, y）double angleInRadians = (point.AngleIndex * 360.0 / 360) * (Math.PI / 180.0); // 假设AngleIndex已转换为角度double x = point.Distance * scale * Math.Cos(angleInRadians);double y = point.Distance * scale * Math.Sin(angleInRadians);// 坐标平移，以图像中心为原点float screenX = center + (float)x;float screenY = center - (float)y; // 注意Y轴方向（屏幕坐标系Y轴向下）// 根据信号强度设置颜色Brush brush = point.Strength > 200 ? Brushes.Red : point.Strength > 100 ? Brushes.Yellow : Brushes.Green;// 绘制点g.FillEllipse(brush, screenX - 2, screenY - 2, 4, 4);}}return bitmap;
}