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[项目] 从LED到Web：8x8激光雷达的可视化演进之旅

本帖最后由云天于 2026-2-21 13:15 编辑

引言：当激光雷达遇见创客

你有没有想过，如何让一台机器“看见”周围的世界？传统的单点测距传感器只能告诉你“前面有东西”，而DFRobot推出的SEN0628矩阵激光测距传感器，却能以8×8的矩阵形式输出64个点的距离数据——相当于给设备装上了一双由64个像素组成的“眼睛”。

最近，我带着这双“眼睛”踏上了一场有趣的技术探索之旅：从最初的行空板K10驱动LED灯板，到在K10屏幕上绘制实时灰度图，再到最后的ESP32-E Web服务器远程可视化。这篇文章将完整记录这一路的思考、尝试与收获，希望能给正在玩传感器的朋友们一些启发。

第一阶段：行空板K10 + 8×8 LED灯板——最直观的视觉反馈

硬件组合

主控：行空板K10（DFR0992）
传感器：SEN0628 8×8矩阵激光测距传感器
显示：8×8 WS2812 LED灯板
连接方式：I2C + GPIO

实现思路

第一次拿到传感器时，我最朴素的想法是：64个传感器点，对应64个LED，一一映射，多直观！ [color=var(--dsw-alias-brand-text)]-1

行空板K10集成了2.8寸彩屏，但我想先用最“原始”的方式感受数据——让每个LED的亮度代表对应点的距离。距离越近，LED越亮；距离越远，LED越暗。

核心代码片段（Mind+图形化转写）

#include <DFRobot_NeoPixel.h>
#include <DFRobot_matrixLidarDistanceSensor_1.h>

DFRobot_NeoPixel neoPixel_P0;
DFRobot_matrixLidarDistanceSensor_I2C tof;

const int THRESHOLD = 100;  // 遮挡阈值

void setup() {
    neoPixel_P0.begin(P0, 64);
    neoPixel_P0.setBrightness(255);
    tof.begin();
    tof.getAllDataConfig(0x33, eMatrix);
}

void loop() {
    neoPixel_P0.clear();
    
    for (int row = 0; row < 8; row++) {
        for (int col = 0; col < 8; col++) {
            int distance = tof.getFixedPointData(0x33, row, col);
            int index = row * 8 + col;
            
            // 根据距离计算亮度（近亮远暗）
            uint8_t brightness = 0;
            if (distance < 100) brightness = 255;
            else if (distance < 500) brightness = map(distance, 100, 500, 255, 50);
            
            neoPixel_P0.setRangeColor(index, index, (brightness << 16) | (brightness << 8) | brightness);
        }
    }
    
    neoPixel_P0.show();
    delay(100);
}
复制代码

遇到的问题与解决

问题：LED亮度变化不够细腻。
解决：改用map()函数线性映射距离到亮度值，实现平滑过渡。

这个版本的体验非常直观——手靠近传感器时，对应位置的LED会像星星一样亮起来，仿佛能“触摸”到光线。

演示视频

第二阶段：行空板K10屏幕显示——从LED到像素的进化

LED灯板虽然直观，但毕竟只有单色。行空板K10本身就有一块240×240的彩色屏幕，为什么不直接在屏幕上绘制深度图呢？

硬件组合

主控：行空板K10
传感器：SEN0628
显示：K10板载2.8寸彩屏

实现思路

将8×8的传感器数据映射为8×8的彩色方块网格，每个方块30×30像素。距离越近，方块颜色越偏向某种颜色（我选了蓝色）；距离越远，颜色越暗。

核心代码片段

#include "unihiker_k10.h"
#include <DFRobot_matrixLidarDistanceSensor_1.h>

UNIHIKER_K10 k10;
DFRobot_matrixLidarDistanceSensor_I2C tof;

const int THRESHOLD = 100;
const uint32_t COLOR_ON = 0x0000FF;
const uint32_t COLOR_OFF = 0x000000;
const int CELL_SIZE = 30;  // 240/8 = 30

void setup() {
    k10.begin();
    tof.begin();
    tof.getAllDataConfig(0x33, eMatrix);
    k10.initScreen(2);
    k10.creatCanvas();
}

void loop() {
    // 清屏
    k10.canvas->canvasRectangle(0, 0, 240, 240, COLOR_OFF, COLOR_OFF, true);
    
    for (int row = 0; row < 8; row++) {
        for (int col = 0; col < 8; col++) {
            int distance = tof.getFixedPointData(0x33, row, col);
            if (distance < THRESHOLD) {
                int x = col * CELL_SIZE;
                int y = row * CELL_SIZE;
                k10.canvas->canvasRectangle(x, y, CELL_SIZE, CELL_SIZE, COLOR_OFF, COLOR_ON, true);
            }
        }
    }
    
    k10.canvas->updateCanvas();
    delay(100);
}
复制代码

遇到的问题与解决

问题：屏幕坐标方向与传感器实际方向不一致。
解决：增加了行列反转变量，通过软件镜像修正显示方向。

这个版本的视觉冲击力更强，彩色屏幕让数据展示更加生动。我还尝试了用灰度表示距离——近白远黑，效果非常像夜视仪的画面。

演示视频

第三阶段：ESP32-E + Web可视化——随时随地查看深度图

行空板K10虽然强大，但毕竟需要近距离查看。能不能让深度图通过WiFi传输，用手机或电脑远程查看呢？于是我换上了ESP32-E，搭建了一个Web服务器。

硬件组合

主控：FireBeetle 2 ESP32-E
传感器：SEN0628
显示：任意浏览器（手机/电脑）

实现思路

ESP32创建WiFi热点，提供两个URL：

/：返回HTML页面，包含JavaScript绘制的8×8网格
/data：返回JSON格式的64个距离数据

前端每隔1秒请求一次数据，根据距离实时更新每个格子的灰度。

完整代码（Arduino IDE）

#include <WiFi.h>
#include <WebServer.h>
#include "DFRobot_MatrixLidar.h"

const char* ssid = "ESP32_Lidar";
const char* password = "12345678";

DFRobot_MatrixLidar_I2C tof(0x33);
uint16_t distanceData[64];
WebServer server(80);

String htmlPage = R"rawliteral(
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
    <title>8x8 激光雷达深度图</title>
    <style>
        body { font-family: Arial; text-align: center; background: #222; color: #eee; }
        #grid-container {
            display: grid;
            grid-template-columns: repeat(8, 1fr);
            gap: 2px;
            width: min(80vw, 80vh);
            margin: 20px auto;
            background-color: #333;
            padding: 5px;
            border-radius: 5px;
        }
        .cell {
            aspect-ratio: 1 / 1;
            background-color: #000;
            border-radius: 2px;
            display: flex;
            align-items: center;
            justify-content: center;
            font-size: clamp(8px, 2vw, 14px);
            color: white;
            text-shadow: 1px 1px 1px black;
            transition: background-color 0.2s ease;
        }
        .raw-data {
            margin: 20px auto;
            width: 80%;
            background: #333;
            padding: 10px;
            border-radius: 5px;
            text-align: left;
            overflow-x: auto;
        }
        #rawDataDisplay {
            font-family: monospace;
            font-size: 12px;
            color: #0f0;
            white-space: pre-wrap;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h2> 8x8 激光雷达深度图 (近白远黑)</h2>
    <div id="grid-container"></div>
    <div class="raw-data">
        <h3>原始数据 (mm):</h3>
        <pre id="rawDataDisplay">等待数据...</pre>
    </div>

    <script>
        const NEAR = 100;
        const FAR = 500;
        const REVERSE_COLS = true;  // 左右镜像修正
        
        function map(x, in_min, in_max, out_min, out_max) {
            return (x - in_min) * (out_max - out_min) / (in_max - in_min) + out_min;
        }

        function updateGrid() {
            fetch('/data')
                .then(response => response.json())
                .then(data => {
                    const container = document.getElementById('grid-container');
                    container.innerHTML = '';
                    
                    // 显示原始数据
                    let rawStr = '';
                    for (let row = 0; row < 8; row++) {
                        for (let col = 0; col < 8; col++) {
                            rawStr += data[row * 8 + col].toString().padStart(4, ' ') + ' ';
                        }
                        rawStr += '\n';
                    }
                    document.getElementById('rawDataDisplay').textContent = rawStr;

                    // 绘制网格
                    for (let r = 0; r < 8; r++) {
                        for (let c = 0; c < 8; c++) {
                            let col = REVERSE_COLS ? (7 - c) : c;
                            let dist = data[r * 8 + col];
                            if (dist <= 0 || dist > 3500) dist = FAR + 1;
                            
                            let gray;
                            if (dist < NEAR) gray = 255;
                            else if (dist > FAR) gray = 0;
                            else gray = map(dist, NEAR, FAR, 255, 0);
                            
                            let grayHex = Math.min(255, Math.max(0, gray)).toString(16).padStart(2, '0');
                            let color = `#${grayHex}${grayHex}${grayHex}`;
                            
                            const cell = document.createElement('div');
                            cell.className = 'cell';
                            cell.style.backgroundColor = color;
                            cell.title = `${dist} mm`;
                            cell.textContent = dist;
                            container.appendChild(cell);
                        }
                    }
                })
                .catch(error => {
                    document.getElementById('rawDataDisplay').textContent = '错误：' + error;
                });
        }

        window.onload = function() {
            updateGrid();
            setInterval(updateGrid, 1000);
        };
    </script>
</body>
</html>
)rawliteral";

void handleRoot() { server.send(200, "text/html", htmlPage); }

void handleData() {
    tof.getAllData(distanceData);
    String json = "[";
    for (int i = 0; i < 64; i++) {
        json += String(distanceData[i]);
        if (i < 63) json += ",";
    }
    json += "]";
    server.send(200, "application/json", json);
}

void setup() {
    Serial.begin(115200);
    
    while (tof.begin() != 0) {
        Serial.println("传感器初始化失败，重试中...");
        delay(1000);
    }
    tof.setRangingMode(eMatrix_8X8);
    
    WiFi.softAP(ssid, password);
    Serial.print("AP IP: ");
    Serial.println(WiFi.softAPIP());
    
    server.on("/", handleRoot);
    server.on("/data", handleData);
    server.begin();
}

void loop() {
    server.handleClient();
}
复制代码

演示视频

技术要点总结

回顾整个开发过程，有几个关键点值得记录：

1. 数据映射策略

LED灯板：亮度 = map(距离, 近阈值, 远阈值, 255, 0)
屏幕显示：颜色 = 距离<阈值 ? 蓝色 : 黑色（二值化）
Web灰度图：灰度 = map(距离, 100, 500, 255, 0)（线性映射）

2. 方向修正

传感器安装方向与显示方向不一致时，通过软件镜像解决：

// 水平镜像
let col = REVERSE_COLS ? (7 - c) : c;

// 垂直镜像（如需）
let row = REVERSE_ROWS ? (7 - r) : r;
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3. 无效值处理
固件V1.3后，无效数据统一返回4000：

if (dist <= 0 || dist > 3500) dist = FAR + 1;  // 强制显示黑色
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三种方案的对比与思考

方案	优点	缺点	适用场景
LED灯板	视觉冲击强，实时性好	颜色单一，信息量少	互动装置、艺术展示
K10屏幕	彩色显示，集成度高	需近距离查看	手持设备、教学演示
Web可视化	远程查看，数据详尽	需WiFi环境	物联网、远程监控