CN114743449A - 一种基于激光雷达的物联网教具 - Google Patents

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金�一
刘云浩
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Abstract

本申请涉及一种基于激光雷达的物联网教具。本申请包括：激光雷达、旋转模块、模型车、通信模块、处理模块、沙盘，激光雷达通过旋转模块与模型车连接，所述模型车在沙盘内移动，带动旋转模块、激光雷达移动，同时旋转模块带动激光雷达旋转，激光雷达扫描采集点云数据，实时生成局部点云地图；通信模块与激光雷达、处理模块信息连通，用于将局部点云地图发予处理模块；处理模块用于将多个局部点云地图融合获得整体点云地图，并根据整体点云地图控制激光雷达、旋转模块、模型车的工作。本申请物联网教具自动化程度高，可以自动运行、展示各种基于激光雷达技术的物联网应用，演示效果好。

Description

一种基于激光雷达的物联网教具
技术领域
本发明申请涉及物联网教具，尤其涉及一种基于激光雷达的物联网教具。
背景技术
物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过信息传感器、射频识别器、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等装置，实时采集需要监控、 连接、互动的物体或过程的声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种信息，通过网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
现有技术中，在对物联网教学时，大多数都是通过课本教学或者视频教学，这样的教学方式很难让学生理解，为此，本领域技术人员采用教具进行演示，但现有的物联网教具存在无法联动和识别等问题，需要在演示过程中进行人为手动操作，造成无法仿真模拟描述，使得学生无法更直观的认知和获取物联网方案的原理，起不到将当前前沿科技的魅力展现出来，浪费大量的教师资源和学生的宝贵时间。
发明内容
本申请实施例在于提出一种基于激光雷达的物联网教具，解决现有技术存在的无法联动、识别，演示效果差的问题。
为达此目的，本发明申请实施例采用以下技术方案：
一方面，一种基于激光雷达的物联网教具，包括：激光雷达、旋转模块、模型车、通信模块、处理模块、沙盘，
所述的激光雷达通过旋转模块与模型车连接，所述模型车在沙盘内移动，带动旋转模块、激光雷达移动，同时旋转模块带动激光雷达旋转，激光雷达扫描采集点云数据，实时生成局部点云地图；
所述的通信模块与激光雷达、处理模块信息连通，用于将局部点云地图发予处理模块；
所述的处理模块用于将多个局部点云地图融合获得整体点云地图，并根据整体点云地图控制激光雷达、旋转模块、模型车的工作。
在一种可能的实现方式中，所述的模型车数量为10-30个，每个模型车上均设置有激光雷达、旋转模块、通信模块。
在一种可能的实现方式中，所述的处理模块预存有沙盘的3D信息，处理模块对局部点云地图进行特征提取后，将沙盘的3D信息与局部点云地图匹配，实时更新局部点云地图。
在一种可能的实现方式中，所述的处理模块将新的局部点云地图与整体点云地图进行匹配，实时更新整体点云地图，并对激光雷达所在的模型车进行定位，控制模型车的移动。
在一种可能的实现方式中，所述的模型车速度为20-30cm/秒；行进方向的角度分辨率为0.5-1°，三维角度分辨率均为1°。
在一种可能的实现方式中，所述的激光雷达为单点激光雷达或微型面阵激光雷达，扫描频率为100-1000HZ，盲区小于5cm，量程2-6米，精度误差为1-2cm，重复精度为1-2cm。
在一种可能的实现方式中，所述的激光雷达为单点激光雷达或微型面阵激光雷达，扫描频率为400-800HZ，盲区小于5cm，量程3-4米，精度误差为1-2cm，重复精度为1-2cm。
在一种可能的实现方式中，所述的沙盘包括红绿灯，红绿灯的灯架上设置有激光雷达，所述的激光雷达用于采集从灯架下通过的模型车的点云数据。
在一种可能的实现方式中，所述的处理模块将整体点云地图、红绿灯信息与激光雷达实时发来的点云数据进行匹配，得到激光雷达所在的模型车的速度、数量、型号，并对模型车进行实时定位，控制模型车移动。
在一种可能的实现方式中，所述的沙盘包括停车位，在停车位上设置有激光雷达，所述的激光雷达用于对停车位内是否有车进行探测。
本申请物联网教具自动化程度高，教具之间可以联动，可以自动运行、展示各种基于lidar技术的物联网应用，演示效果好，使教师更容易将知识讲解清楚，实现了将lidar技术和物联网技术融合后加入到教具教学中，提高了教学质量。
附图说明
图1是本申请实施例的模型车示意图。
图2是本申请实施例的工作原理图。
图3是本申请实施例模块连接示意图。
图中：1、激光雷达；2、旋转模块；3、模型车；4、通信模块；5、处理模块；6、沙盘；7、停车场。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
如图1、图2、图3所示，一种基于激光雷达的物联网教具，包括：激光雷达1、旋转模块2、模型车3、通信模块4、处理模块5、沙盘6，
所述的激光雷达1通过旋转模块2与模型车3连接，所述模型车3在沙盘6内移动，带动旋转模块2、激光雷达1移动，同时旋转模块2带动激光雷达1旋转，激光雷达1扫描采集点云数据，生成局部点云地图；
如图3所示，所述的通信模块4与激光雷达1、处理模块5信息连通，用于将局部点云地图发予处理模块5；
所述的处理模块5用于将多个局部点云地图融合获得整体点云地图，并根据整体点云地图控制激光雷达1、旋转模块2、模型车3的工作。
本申请中，处理模块5控制每个模型车3在沙盘6内的移动路线，使激光雷达1在模型车3、旋转模块2的带动下，能够沿设定的路线行驶，激光雷达1在模型车3带动下在沙盘6内移动，同时在旋转模块2带动下旋转，对其经过的沙盘6进行扫描，采集点云数据，每个激光雷达1均生成局部点云地图，通信模块4将局部点云地图发送给处理模块5，处理模块5将多个激光雷达1生成的局部点云地图融合，形成整体点云地图。处理模块5根据整体点云地图，控制激光雷达1、旋转模块2、模型车3的工作。
本申请物联网教具自动化程度高，教具之间可以联动，可以自动运行、展示各种基于lidar技术的物联网应用，演示效果好，使教师更容易将知识讲解清楚，实现了将lidar技术和物联网技术融合后加入到教具教学中，提高了教学质量。
所述的模型车3数量为10-30个，每个模型车3上均设置有激光雷达1、旋转模块2、通信模块4。
大于6平方米小于15平方米占地面积的沙盘6内，模型车3的数量为20-30个；小于6平方米的沙盘6内，模型车3的数量为10-15个；更大占地面积的沙盘6内，模型车3的数量可以增加。模型车数量越多，采集到的点云数据越多，局部点云地图越准确。
所述的处理模块5预存有沙盘6的3D信息，处理模块5对局部点云地图进行特征提取后，将沙盘6的3D信息与局部点云地图匹配，生成新的局部点云地图。
因为沙盘6的3D信息预存在处理模块5内，所以处理模块5可以将激光雷达1生成的局部点云地图进行特征提取，将沙盘模型的3D信息和经过特征提取后的局部点云地图匹配、融合，实时更新局部点云地图，使得局部点云地图信息更加准确。
所述的处理模块5将实时更新的局部点云地图与整体点云地图进行匹配，生成新的整体点云地图，并对激光雷达1所在的模型车3进行定位，控制模型车3的移动。
处理模块5将实时更新的局部点云地图与整体点云地图匹配，实时更新整体点云地图，处理模块5通过匹配可以得出局部点云地图在整体点云地图中的位置，进而较为方便得到模型车3的位置和姿态，根据模型车3位置、姿态，可以判断出激光雷达1所在的模型车3在沙盘6内的位置，对模型车3进行定位，根据模型车3的定位，控制模型车3的移动路线，移动参数，进而得到一个精确度很高的可以实时更新的整体点云地图。
所述的模型车3速度为20-30cm/秒；行进方向的角度分辨率为0.5-1°，三维角度分辨率均为1°。
模型车3的移动参数包括速度、角度分辨率、三维分辨率。
所述的激光雷达1为单点激光雷达或微型面阵激光雷达，扫描频率为100-1000HZ，盲区小于5cm，量程2-6米，精度误差为1-2cm，重复精度为1-2cm。
所述的激光雷达1为单点激光雷达或微型面阵激光雷达，扫描频率为400-800HZ，盲区小于5cm，量程3-4米，精度误差为1-2cm，重复精度为1-2cm。
激光雷达1选用单点激光雷达，具有体积小，结构简单便于维护的优点，选用微型面阵激光雷达，则能够采集到更多的点云数据，形成更完备的点云地图。激光雷达1的工作参数为扫描频率为100-1000HZ，盲区小于5cm，量程2-6米，精度误差为1-2cm，重复精度为1-2cm，优选为扫描频率为400-800HZ，盲区小于5cm，量程3-4米，精度误差为1-2cm，重复精度为1-2cm。
所述的沙盘6包括红绿灯（图中未画出），红绿灯的灯架上设置有激光雷达1，所述的激光雷达1用于采集从灯架下通过的模型车的点云数据。
所述的处理模块5将整体点云地图、红绿灯信息与激光雷达1实时发来的局部点云地图进行匹配，得到激光雷达1所在的模型车3的速度、数量、型号，并对模型车3进行实时定位，控制模型车3移动。
处理模块5在收集到红绿灯后，就可以得到当前的通行路况，这样就能给车发送走或停的指令，并能够将模型车3在整体点云地图中的实时地图位置发送给模型车3，实现模型车3局部地图的更新和模型车3位置的更新。
所述的沙盘6包括停车位7，在停车位7上设置有激光雷达1，所述的激光雷达用于对停车位内是否有车进行探测。
激光雷达1实时探测，其预存有阈值，当其实时探测距离大于预存阈值时，判断没有车在停车位内；当实时探测距离小于预存阈值时，判断有车在停车位内。
以上结合具体实施例描述了本申请的技术原理。这些描述只是为了解释本申请的原理，而不能以任何方式解释为对本申请保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本申请的其它具体实施方式，这些方式都将落入本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，包括：激光雷达、旋转模块、模型车、通信模块、处理模块、沙盘，
所述的激光雷达通过旋转模块与模型车连接，所述模型车在沙盘内移动，带动旋转模块、激光雷达移动，同时旋转模块带动激光雷达旋转，激光雷达扫描采集点云数据，生成局部点云地图；
所述的通信模块与激光雷达、处理模块信息连通，用于将局部点云地图发予处理模块；
所述的处理模块用于将多个局部点云地图融合获得整体点云地图，并根据整体点云地图控制激光雷达、旋转模块、模型车的工作。
2.根据权利要求1所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的模型车数量为10-30个，每个模型车上均设置有激光雷达、旋转模块、通信模块。
3.根据权利要求2所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的处理模块预存有沙盘的3D信息，处理模块对局部点云地图进行特征提取后，将沙盘的3D信息与局部点云地图匹配，实时更新局部点云地图。
4.根据权利要求3所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的处理模块将新的局部点云地图与整体点云地图进行匹配，实时更新整体点云地图，并对激光雷达所在的模型车进行定位，控制模型车的移动。
5.根据权利要求4所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的模型车速度为20-30cm/秒；行进方向的角度分辨率为0.5-1°，三维角度分辨率均为1°。
6.根据权利要求5所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的激光雷达为单点激光雷达或微型面阵激光雷达，扫描频率为100-1000HZ，盲区小于5cm，量程2-6米，精度误差为1-2cm，重复精度为1-2cm。
7.根据权利要求6所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的激光雷达为单点激光雷达或微型面阵激光雷达，扫描频率为400-800HZ，盲区小于5cm，量程3-4米，精度误差为1-2cm，重复精度为1-2cm。
8.根据权利要求7所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的沙盘包括红绿灯，红绿灯的灯架上设置有激光雷达，所述的激光雷达用于采集从灯架下通过的模型车的点云数据。
9.根据权利要求8所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的处理模块将整体点云地图、红绿灯信息与激光雷达实时发来的局部点云地图进行匹配，得到激光雷达所在的模型车的速度、数量、型号，并对模型车进行实时定位，控制模型车移动。
10.根据权利要求9所述的基于激光雷达的物联网教具，其特征在于，所述的沙盘包括停车位，在停车位上设置有激光雷达，所述的激光雷达用于对停车位内是否有车进行探测。
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