【QT+PCL】串口读取单线激光雷达数据并在QVtkWidget组件中实时刷新（一）

（本文主要记录开发过程以及遇到的困难及解决方式）

每天多吃八碗饭

2762人浏览 · 2023-05-12 11:23:04

每天多吃八碗饭 · 2023-05-12 11:23:04 发布

（本文主要记录开发过程以及遇到的困难及解决方式）

预期效果：

使用qt串口连接雷达，提取，解析雷达数据，并在QVtkWidget中显示雷达探测的廓视线并实时刷新点云图，效果如图：

开发工具：

开发环境：qt+pcl+vtk;

雷达型号及串口协议：M10单线 TOF 近距离机械式激光雷达

开发过程：

（一）串口连接

Qt中有专门的串口连接模块可以直接进行使用；

首先，需要在qt的工程文件(.pro)当中添加以下这行代码：

QT += serialport

其次，再添加使用串口所需要的头文件：

#include <QSerialPortInfo> //获取串口信息
#include <QSerialPort>

以上是使用串口的准备工作，下面可以实现用串口连接雷达了，首先在头文件中声明一个串口类对象，根据连接设备的串口协议来进行串口初始化：

QSerialPort *m_port;//雷达串口（头文件中声明）

void serialInit();

void MainWindow::serialInit()
{
    m_port = new QSerialPort(this);//雷达串口

    m_port->open(QIODevice::ReadWrite);//打开串口
    m_port->setBaudRate(512000);//设置波特率
    m_port->setDataBits(QSerialPort::Data8);//设置数据位数
    m_port->setParity(QSerialPort::NoParity);//设置奇偶校验
    m_port->setStopBits(QSerialPort::OneStop);//设置停止位
    m_port->setFlowControl(QSerialPort::NoFlowControl);//设置流控制
    m_port->close();//关闭串口
}

串口初始化工作完成，接下来就可以进行提取，解析雷达数据了。

（二）雷达串口数据提取与解析

第一步先要打开雷达串口并且进行连接，得到雷达每次读取所返回的数据。要得到实时数据，需要进行信号与槽的连接，要的效果是串口读取到数据立即调用处理数据的函数；读取雷达串口数据如下：

//读取串口数据
QByteArray MainWindow::ReadData()
{
    m_port->setPortName("COM5");//打开雷达串口

    m_port->open(QIODevice::ReadOnly);//只读模式打开

    QByteArray a1 = m_port->readAll().toHex();//创建临时变量接收雷达返回的数据

    /*QByteArray变量接收到的数据是单字符，但是雷达串口协议当中是将两个字符代表一个数据量，所以
在这里需要处理一下字符串，粘连问题。例如帧头是5a a5 ,不做处理的话接收到的数据为5 a a 5,虽然说到后面也能进行解析，但无疑要麻烦很多；*/
    QByteArray a2 = QByteArray::fromHex(QString(a1).toLocal8Bit());//处理字符粘连

    return a2;
}

接下来是信号与槽连接了，需要在头文件中声明信号，但是只需要声明不需要实现：

QByteArray data;//存储串口数据

signals:
    void readyRead();//信号
private slots:

    QByteArray ReadData();//读取串口数据函数

    void sloUpdataPCL(); //刷新点云图函数，后面会用到

在构造函数中进行连接，我在这里使用了lambda表达式：

ReadData();
connect(m_port,&QSerialPort::readyRead,[=](){

       data.append(ReadData()); //追加的方式读取数据

       if(data.size()>4000)
       {
           dataEmit(data);
       }

    });

在连接前，我还在这调用了一次ReadData()函数，因为你必须先要读取数据，后面才会触发readyRead()这个信号，才能够实时刷新数据。到这里，data中已经提取到了雷达返回的数据。

输出结果如下，成功读取到雷达串口数据：

接下来是进行雷达数据的解析，将发送的串口数据根据串口协议，解析成坐标中点，并且进行显示。（这一步耗费了我大把的时间，前方高能）

首先根据串口协议以及开发所需，在头文件中设计并定义相应的变量：

    bool l_flag = 0;                   //读取pcd文件的标志位
    bool flag = 0;                     //一圈的数据标志位
    unsigned char Buffer[3840] = {0};  //160（一帧的数据量）*24
    const unsigned char DATA_NUM = 24; //串口协议中360度包含24组完整的数据
    float Buffer_ang[1680] = {0};      //每个点在坐标系中对应的角度
    float Buffer_dis[1680] = {0};      //每个点的长度

变量定义好之后，就是数据解析的函数了：

void dataProcess(QByteArray &data)
{
        QByteArray d1 = data.left(4000);

        unsigned char* buff = (unsigned char*) d1.data();

        static unsigned char group = 0, nums = 0, s = 0; //组号，计数器（0-159），s:帧头状态

        static int index = 0;//收到的数据需要查找到帧头才进行下一步的处理

        while(flag == 0)
        {
            if((buff[index] == 0xa5)&&(s == 0))
            {
                s = 1;
                Buffer[nums + group * 160] = buff[index++];
                nums++;
            }
            else if((buff[index] == 0x5a)&&(s == 1))
            {
                s = 2;
                Buffer[group * 160 + nums] = buff[index++];
                nums++;

            }
            else if ((s == 2) && (nums < 160))
            {
                Buffer[group * 160 + nums] = buff[index++];
                nums++;
                if (group != DATA_NUM - 1) //不是最后一组
                {
                    if (nums == 159)
                    {
                        Buffer[group * 160 + nums] = buff[index++];//保留Buffer数据完整性，可不加这条语句；
                        nums = 0;
                        s = 0;
                        group++;
                    }
                }
                if (group == DATA_NUM - 1) //最后一组
                {
                    if (nums == 159)
                    {
                        Buffer[group * 160 + nums] = buff[index];//保留Buffer数据完整性，可不加这条语句；
                        nums = 0;
                        s = 0;
                        group = 0;
                        flag = 1;
                        data.remove(0,3840+index);
                    }
                }
            }
            else
            {
                index++;

                s=0;
            }
        }
        if(flag == 1)
        {
            index = 0;
            group = 0;
            nums = 0;
            s = 0;
            dataGet();
        }
}

主要的思路是这样的，data取得串口数据之后（追加的方式读取），当它的长度大于一周数据的量之后（3840），截取这段数据进行解析，处理完之后将一圈的标志位设为1，便得到了一圈的数据，处理完之后再将标志位设为0，便能够实现对数据的实时解析了；

得到数据之后就能将它转换成坐标系下的点了：

void dataGet()
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;

    cloud.width=1680;
    cloud.height=1;
    cloud.is_dense=false;
    cloud.points.resize(cloud.width*cloud.height);

    int i = 0, j = 0;
    double Ang_pre = 0;           //每组的初始角度
    double Ang_add = 0.21428571; // 15度均分70个点
    for (i = 0; i < DATA_NUM; i++) //每帧循环24组，每组15°，共360°
    {
        Ang_pre = ((float)Buffer[i * 160 + 4] * 256 + (float)Buffer[i * 160 + 5]) / 100; //该组角度，buf[4]高8位，buf[5]低八位

        for( j = 0; j < 70; j++)
        {
            if((Buffer[i * 160 + 8 + 2 * j] == 0xff) && (Buffer[i * 160 + 9 + 2 * j] == 0xff) )
            {
               Buffer[i * 160 + 8 + 2 * j]  = 0;
               Buffer[i * 160 + 9 + 2 * j]  = 0;
            }

        }

        for(j = 0; j < 70; j++)
        {

            Buffer_ang[i * 70 + j] = Ang_pre + Ang_add * j;//angel

            if(Buffer_ang[i * 70 + j] > 360)
            {
                Buffer_ang[i * 70 + j] = Buffer_ang[i* 70 + j] - 360;
            }


            if(Buffer[i * 160 + 8 + 2 * j] >= 128)
            {
                Buffer[i * 160 + 8 + 2 * j] = Buffer[i * 160 + 8 + 2 * j] - 128; //高字节最高位是一的话减去一

            }

            Buffer_dis[i * 70 + j] = ((float)Buffer[i * 160 + 8 + 2 * j] * 256 + (float)Buffer[i * 160 + 9 + 2 * j])/1000;//距离单位：m

            cloud.points[i * 70 + j].x=Buffer_dis[i * 70 + j] * cos(Buffer_ang[i * 70 + j] * 0.0174533);
            cloud.points[i * 70 + j].y=Buffer_dis[i * 70 + j] * sin(Buffer_ang[i * 70 + j] * 0.0174533);
            cloud.points[i * 70 + j].z=0;

        }

    }
    bool binary_mode = false;   // binary 或 ascii 模式, 默认是ascii.
    if(-1 == pcl::io::savePCDFile("learn_1.pcd", cloud, binary_mode)){
      std::cout<<"save pcd file failed."<<std::endl;
    }else{
      l_flag = true;//读取到文件的标志位
    }

    flag = 0;
}

到这里，已将雷达串口数据提取并且解析成坐标系下的点，采用pcl::pointXYZ点云类型保存在learn_1.pcd文件中，接下来需要做的就是将这些显示在QVTKWidget组件中。下面的难点在我看来就只有QT+PCL+VTK环境的搭建了，搭建好之后剩下的就是小case了。

暂时先到这。。。