电脑去哪里建设网站,方正网站制作,做寂网站,wordpress页面模版放在那个文件夹一、MPU6050简介 MPU6050是一款陀螺仪模块#xff0c;可以测量X、Y、Z三轴的角速度和加速度#xff0c;还带有温度传感器和数字运动处理器(DMP)。
二、学习步骤
1. I2C协议 MPU6050是通过I2C协议进行驱动的#xff0c;配置寄存器和获取数据都需要通过I2C协议去实现开发板与…一、MPU6050简介 MPU6050是一款陀螺仪模块可以测量X、Y、Z三轴的角速度和加速度还带有温度传感器和数字运动处理器(DMP)。
二、学习步骤
1. I2C协议 MPU6050是通过I2C协议进行驱动的配置寄存器和获取数据都需要通过I2C协议去实现开发板与MPU6050之间的通信。
2. MPU6050的相关寄存器
3. 数据处理 把获取到的原始数据进行处理如通过互补滤波融合得到角度。
三、I2C协议 I2C协议通过数据总线SDA和时钟总线SCL去完成单片机与一些传感器模块的通信。SCL和SDA线根据I2C的协议的标准进行一系列高低电平的变化(时序)就可以完成信息的传输。
硬件I2C软件I2C通过硬件电路去实现的I2C协议通过在单片机上找两个IO口去充当SCL和SDA线再通过人为编写软件去控制SCL和SDA线的高低电平变化去模拟I2C协议使用起来比较简单执行速度比较快耗时短稳定性不一定好通过软件模拟的执行速度不如硬件I2C快有一定的耗时不过稳定性就比硬件I2C好
四. MPU6050硬件介绍 从MPU6050模块正面上我们还可以看到上面标注了X、Y轴的坐标系那个就是MPU6050自身的坐标系如下图所示。 以下是MPU6050的相关管脚我们使用MPU6050时其实只需要用到VCC、GND、SCL和SDA这四个管脚。
VCC3.3 - 5V内部有稳压芯片GND地线SCLMPU6050作为从机时IIC时钟线SDAMPU6050作为从机时IIC数据线XCLMPU6050作为主机时IIC时钟线XDAMPU6050作为主机时IIC数据线AD0地址管脚该管脚决定了IIC地址的最低一位INT中断引脚 AD0管脚的作用我们知道I2C通信中从机是要有的地址的以区别多个从机。当AD0管脚接低电平时从机地址是0xD0。从MPU6050的寄存器中我们可以得到答案MPU6050作为一个I2C从机设备的时候有8位地址高7位的地址是固定的就是WHO AM I 寄存器中的默认值—0x68最低一位是由AD0的连线决定的。 读取MPU6050原始数据这个过程中一个很重要的思路就是一步一步确保每步都正确后就很容易读出正确的数据。我们对MPU6050进行读写传感器数据就是对MPU6050的寄存器用I2C协议进行读写。对此我们还要了解MPU6050的寄存器这个过程跟学习51单片机差不多就是配置寄存器读取相关数据。
五.MPU6050的几个重要寄存器
SMPLRT_DIV寄存器寄存器地址为0x19CONFIG寄存器寄存器地址为0x1AGYRO_CONFIG寄存器寄存器地址为0x1B寄存器地址为0x1B寄存器地址为0x1C三轴加速度计的相关寄存器ACCEL_XOUT_H(0x3B) ACCEL_XOUT_L(0x3C) ACCEL_YOUT_H(0x3D) ACCEL_YOUT_L(0x3E) ACCEL_ZOUT_H(0x3F) ACCEL_ZOUT_H(0x40)三轴陀螺仪的相关寄存器GYRO_XOUT_H(0x43) GYRO_XOUT_L(0x44) GYRO_YOUT_H(0x45) GYRO_YOUT_L(0x46) GYRO_ZOUT_H(0x47) GYRO_ZOUT_H(0x48)温度传感器相关的寄存器TEMP_OUT_H(0x41) TEMP_OUT_L(0x42)PWR_MGMT_1寄存器寄存器地址为0x6BWHO_AM_I寄存器寄存器的地址为0x75 //初始化MPU6050
void InitMPU6050(){Single_WriteI2C(PWR_MGMT_1, 0x00);//解除休眠状态Single_WriteI2C(SMPLRT_DIV, 0x07);//陀螺仪采样率为1K/(10x07)125HzSingle_WriteI2C(CONFIG, 0x06); //低通滤波器的截止频率为1K,带宽为5HzSingle_WriteI2C(GYRO_CONFIG, 0x18);//配置陀螺仪量程为2000deg/s,不自检Single_WriteI2C(ACCEL_CONFIG, 0x00);//配置加速度计量程为2g不自检
}
六、原始数据的单位换算 由于MPU6050数据寄存器是一个16位的由于最高位是符号位故而数据寄存器的输出范围是-7FFF~7FFF ,也既是-32767~32767。 如果选择陀螺仪范围是±2000那么意味着-32767对应的是-2000(°/s)32767对应是2000(°/s)当读取陀螺仪的值是1000时对应的角速度计算如下32767/2000 1000/x; 既x 1000/16.4°/s可以看出32767/2000 16.4 对应手册中的精度 16.4 LSB/(°/s)其他范围也是如此。 如果是加速度计采用和陀螺仪同样的计算方法当AFS_SEL3时数字-32767对应-16g32767对应16g。把32767除以16就可以得到2048 即我们说的灵敏度。把从加速度计读出的数字除以2048就可以换算成加速度的数值。举个例子如果我们从加速度计读到的数字是1000那么对应的加速度数据是1000/20480.49g。g为加速度的单位重力加速度定义为1g, 等于9.8米每平方秒。 总结起来就是只要对原始数据除以它在该量程下的灵敏度就可以获得实际的物理单位原始数据时加速度的话物理单位就为g原始数据为角速度的话物理单位就为°/s。
七、 角度换算(滤波算法)
1. 一阶互补滤波
void Get_Balance_Angle(void){uint8 gyro_offset 1;//静置时角速度的偏移量float gyro_dt 0.004f;//陀螺仪角速度积分系数,增长缓慢就增加float Filter_weight 0.02;//滤波权重Get_GyroData();//获取原始三轴角速度Get_AccData();//获取原始三轴加速度g_fBalance_Gyro mpu_gyro_y - gyro_offset;//原始角速度减去零偏值得到实际角速度g_fAccel_Angle (float)atan2(mpu_acc_x,mpu_acc_z) * 57.296;//两轴加速度求反三角得到加速度角度乘以57.296,是把弧度转化为度//一阶互补滤波核心公式,得到融合角度g_fBalance_Angle Filter_Weight * g_fAccel_Angle (1-Filter_Weight) * (g_fBalance_Angle - g_fBalance_Gyro * gyro_dt);
}
2. 清华角度滤波
/*
* 参数: G_angle——加速度计角度0-90内
* Gyro——陀螺仪角速度转花后的数值
* GRAVITY_ADJUST_TIME_CONSTANT——时间校正系数DT——定时器时间 单位s
* 函数返回无符号结果值
*/
void QingHua_AngleCalaulate(float G_angle,float Gyro){float fDeltaValue;g_fCarAngle g_fGyroscopeAngleIntegral; //最终融合角度fDeltaValue (G_angle - g_fCarAngle) / GRAVITY_ADJUST_TIME_CONSTANT; //时间系数矫正g_fGyroscopeAngleIntegral (Gyro fDeltaValue) * DT; //融合角度
}
3、卡尔曼滤波(难理解)
float angle, angle_dot; //外部需要引用的变量
//angle_m为角速度角度和gyro_m为测到的角速度
void Kalman_Filter(float angle_m,float gyro_m){const float Q_angle0.001, Q_gyro0.003, R_angle0.5, dt0.005;//注意dt的取值为kalman滤波器采样时间; static float P[2][2] { { 1, 0 },{ 0, 1 } }; static float Pdot[4] {0,0,0,0};static const char C_0 1;static float q_bias, angle_err, PCt_0, PCt_1, E, K_0, K_1, t_0, t_1;angle(gyro_m-q_bias) * dt;Pdot[0]Q_angle - P[0][1] - P[1][0];Pdot[1]- P[1][1];Pdot[2]- P[1][1];Pdot[3]Q_gyro;P[0][0] Pdot[0] * dt;P[0][1] Pdot[1] * dt;P[1][0] Pdot[2] * dt;P[1][1] Pdot[3] * dt;angle_err angle_m - angle;PCt_0 C_0 * P[0][0];PCt_1 C_0 * P[1][0];E R_angle C_0 * PCt_0;K_0 PCt_0 / E;K_1 PCt_1 / E;t_0 PCt_0;t_1 C_0 * P[0][1];P[0][0] - K_0 * t_0;P[0][1] - K_0 * t_1;P[1][0] - K_1 * t_0;P[1][1] - K_1 * t_1;angle K_0 * angle_err;//最终融合角度q_bias K_1 * angle_err;angle_dot gyro_m-q_bias;//角速度
}
