Arduino学习笔记(12) — MPU6050与卡尔曼滤波算法实践「建议收藏」

Arduino学习笔记(12) — MPU6050与卡尔曼滤波算法实践「建议收藏」01简介:WhyMPU6050?MPU6050等IMU传感器用于自平衡机器人,无人机,智能手机等。IMU传感器帮助我们在三维空间中获得连接到传感器的物体的位置。这些值通常是角度,以帮助我们确定其位置。它们用于检测智能手机的方向,或者用于Fitbit等可穿戴设备,它使用IMU传感器跟踪运动。MPU6050它是全球首例整合性6轴运动处理组件,俗称的六轴陀螺仪(xyz三轴的倾斜…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

01 简介:Why MPU6050?

MPU 6050等IMU传感器用于自平衡机器人,无人机,智能手机等。IMU传感器帮助我们在三维空间中获得连接到传感器的物体的位置。这些值通常是角度,以帮助我们确定其位置。它们用于检测智能手机的方向,或者用于Fitbit等可穿戴设备,它使用IMU传感器跟踪运动。

MPU6050 它是全球首例整合性 6 轴运动处理组件,俗称的六轴陀螺仪x y z 三轴的倾斜角度三轴方向的加速度)。它集成了陀螺仪和加速度计于一体的芯片,它极大程度上免除了独立使用的陀螺仪和加速度计在时间上的误差,而且减少了占用 PCB 板的空间。(图1 为实物图)

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MPU6050具体参数:

MPU-60X0 对陀螺仪和加速度计分别用了三个 16 位的 ADC将其测量的模拟量转化为可输出的数字量。为了精确跟踪快速和慢速的运动,传感器的测量范围都是用户可控的,陀螺仪可测范围为±250,±500,±1000,±2000°/秒(dps),加速度计可测范围为±2,±4,±8,±16g。 一个片上 1024 字节的 FIFO,有助于降低系统功耗。和所有设备寄存器之间的通信采用400kHzI2C接口1MHz的SPI接口(SPI 仅 MPU-6000 可用)。对于需要高速传输的应用,对寄存器的读取和中断可用 20MHz 的 SPI。另外,片上还内嵌了一个温度传感器和在工作环境下仅有±1%变动的振荡器。 芯片尺寸 4×4×0.9mm,采用 QFN 封装(无引线方形封装),可承受最大 10000g 的冲击,并有可编程的低通滤波器。 关于电源,MPU-60X0 可支持 VDD范围 2.5V±5%3.0V±5%,或 3.3V±5%。另外 MPU-6050 还有一个 VLOGIC 引脚,用来为 I2C 输出提供逻辑电平。VLOGIC 电压可取 1.8±5%或者 VDD。(图 2 为 MPU6050 三轴示意图。)
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MPU6050作为价格低廉、功能强大、开源的硬件,其广泛应用于通用场景的移动嵌入书开发,诸如四轴无人机,平衡车,机器人等作品, 以智能平衡小车为例,其融合了 Z 轴和 Y 轴夹角实现小车平衡。 

电路原理图

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MPU6050 模块内部自带稳压电路,可兼容 3.3V/5V 的供电电压,采用先进的数字滤波技术,提高精度同时抑制了测量噪声。通讯方面,MPU6050 保留了 IIC 接口,高级用户能够采样底层测量数据。值得一提的是,芯片集成了 DMP (Digital Motion Processor数字动态处理器(以后会用到,实现平衡小车姿体平衡)从陀螺仪、加速度计以及外接的传感器接收并处理数据,处理结果可以从 DMP 寄存器读出,或通过 FIFO(First In First Out) 缓冲。图4为模块的原理图,图5为Arduino连接原理图。

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IMU工作原理

IMU传感器通常由两个或多个部件组成。按优先级列出它们,它们是加速度计,陀螺仪,磁力计和高度计。MPU 6050是6 DOF(自由度)或六轴IMU传感器,这意味着它提供六个值作为输出:来自加速度计的三个值来自陀螺仪的三个值。MPU 6050是基于MEMS(微机电系统)技术的传感器。加速度计和陀螺仪都嵌入在单个芯片内。该芯片使用I2C(内部集成电路)I2C (inter-integrated circuit) 协议进行通信

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一个加速度计适用于压电效应原理。想象一个立方体盒子,里面有一个小球,如上图所示。这个盒子的墙壁是用压电晶体制成的。每当您倾斜盒子时,球都会因重力而沿倾斜方向移动。球碰撞的壁产生微小的压电电流。长方体中有三对相对的墙。每对对应于3D空间中的轴:X,Y和Z轴。根据压电壁产生的电流,我们可以确定倾斜方向及其大小。

 

连接到Arduino

MPU 6050通过I2C协议与Arduino通信。MPU 6050连接到Arduino,如下图所示。如果MPU 6050模块具有5V引脚,则可以将其连接到Arduino的5V引脚。如果没有,则必须将其连接到3.3V引脚。接下来,Arduino的GND连接到MPU 6050的GND。

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                                     Arduino MPU 6050连接图

我们将在这里运行的程序也利用了Arduino的中断引脚。将Arduino的数字引脚2(中断引脚0)连接到MPU 6050上标记为INT的引脚。

接下来,我们需要设置I2C线路。为此,将MPU 6050上标有SDA的引脚连接到Arduino的模拟引脚4(SDA),将MPU 6050上标记为SCL的引脚连接到Arduino的模拟引脚5(SCL)。至此,已完成了Arduino MPU 6050的接线。

  • 要测试Arduino MPU 6050,首先要下载由Jeff Rowberg开发的MPU 6050的Arduino library- >>>>>here
  • Arduino与6050之间的通信I2C (inter-integrated circuit) 协议进行通信,加载IIC通信协议库文件- >>>>>here.

02 卡尔曼滤波

 

滤波原理:见本人的另外一篇博客

读取MPU6050数据

代码:

#include "Wire.h"
#include "I2Cdev.h"
#include "MPU6050.h"

MPU6050 accelgyro;

unsigned long now, lastTime = 0;
float dt;                                   //微分时间

int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz;             //加速度计陀螺仪原始数据
float aax=0, aay=0,aaz=0, agx=0, agy=0, agz=0;    //角度变量
long axo = 0, ayo = 0, azo = 0;             //加速度计偏移量
long gxo = 0, gyo = 0, gzo = 0;             //陀螺仪偏移量

float pi = 3.1415926;
float AcceRatio = 16384.0;                  //加速度计比例系数
float GyroRatio = 131.0;                    //陀螺仪比例系数

uint8_t n_sample = 8;                       //加速度计滤波算法采样个数
float aaxs[8] = {0}, aays[8] = {0}, aazs[8] = {0};         //x,y轴采样队列
long aax_sum, aay_sum,aaz_sum;                      //x,y轴采样和

float a_x[10]={0}, a_y[10]={0},a_z[10]={0} ,g_x[10]={0} ,g_y[10]={0},g_z[10]={0}; //加速度计协方差计算队列
float Px=1, Rx, Kx, Sx, Vx, Qx;             //x轴卡尔曼变量
float Py=1, Ry, Ky, Sy, Vy, Qy;             //y轴卡尔曼变量
float Pz=1, Rz, Kz, Sz, Vz, Qz;             //z轴卡尔曼变量

void setup()
{
    Wire.begin();
    Serial.begin(115200);

    accelgyro.initialize();                 //初始化

    unsigned short times = 200;             //采样次数
    for(int i=0;i<times;i++)
    {
        accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz); //读取六轴原始数值
        axo += ax; ayo += ay; azo += az;      //采样和
        gxo += gx; gyo += gy; gzo += gz;
    
    }
    
    axo /= times; ayo /= times; azo /= times; //计算加速度计偏移
    gxo /= times; gyo /= times; gzo /= times; //计算陀螺仪偏移
}

void loop()
{
    unsigned long now = millis();             //当前时间(ms)
    dt = (now - lastTime) / 1000.0;           //微分时间(s)
    lastTime = now;                           //上一次采样时间(ms)

    accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz); //读取六轴原始数值

    float accx = ax / AcceRatio;              //x轴加速度
    float accy = ay / AcceRatio;              //y轴加速度
    float accz = az / AcceRatio;              //z轴加速度

    aax = atan(accy / accz) * (-180) / pi;    //y轴对于z轴的夹角
    aay = atan(accx / accz) * 180 / pi;       //x轴对于z轴的夹角
    aaz = atan(accz / accy) * 180 / pi;       //z轴对于y轴的夹角

    aax_sum = 0;                              // 对于加速度计原始数据的滑动加权滤波算法
    aay_sum = 0;
    aaz_sum = 0;
  
    for(int i=1;i<n_sample;i++)
    {
        aaxs[i-1] = aaxs[i];
        aax_sum += aaxs[i] * i;
        aays[i-1] = aays[i];
        aay_sum += aays[i] * i;
        aazs[i-1] = aazs[i];
        aaz_sum += aazs[i] * i;
    
    }
    
    aaxs[n_sample-1] = aax;
    aax_sum += aax * n_sample;
    aax = (aax_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0; //角度调幅至0-90°
    aays[n_sample-1] = aay;                        //此处应用实验法取得合适的系数
    aay_sum += aay * n_sample;                     //本例系数为9/7
    aay = (aay_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0;
    aazs[n_sample-1] = aaz; 
    aaz_sum += aaz * n_sample;
    aaz = (aaz_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0;

    float gyrox = - (gx-gxo) / GyroRatio * dt; //x轴角速度
    float gyroy = - (gy-gyo) / GyroRatio * dt; //y轴角速度
    float gyroz = - (gz-gzo) / GyroRatio * dt; //z轴角速度
    agx += gyrox;                             //x轴角速度积分
    agy += gyroy;                             //x轴角速度积分
    agz += gyroz;
    
    /* kalman start */
    Sx = 0; Rx = 0;
    Sy = 0; Ry = 0;
    Sz = 0; Rz = 0;
    
    for(int i=1;i<10;i++)
    {                 //测量值平均值运算
        a_x[i-1] = a_x[i];                      //即加速度平均值
        Sx += a_x[i];
        a_y[i-1] = a_y[i];
        Sy += a_y[i];
        a_z[i-1] = a_z[i];
        Sz += a_z[i];
    
    }
    
    a_x[9] = aax;
    Sx += aax;
    Sx /= 10;                                 //x轴加速度平均值
    a_y[9] = aay;
    Sy += aay;
    Sy /= 10;                                 //y轴加速度平均值
    a_z[9] = aaz;
    Sz += aaz;
    Sz /= 10;

    for(int i=0;i<10;i++)
    {
        Rx += sq(a_x[i] - Sx);
        Ry += sq(a_y[i] - Sy);
        Rz += sq(a_z[i] - Sz);
    
    }
    
    Rx = Rx / 9;                              //得到方差
    Ry = Ry / 9;                        
    Rz = Rz / 9;
  
    Px = Px + 0.0025;                         // 0.0025在下面有说明...
    Kx = Px / (Px + Rx);                      //计算卡尔曼增益
    agx = agx + Kx * (aax - agx);             //陀螺仪角度与加速度计速度叠加
    Px = (1 - Kx) * Px;                       //更新p值

    Py = Py + 0.0025;
    Ky = Py / (Py + Ry);
    agy = agy + Ky * (aay - agy); 
    Py = (1 - Ky) * Py;
  
    Pz = Pz + 0.0025;
    Kz = Pz / (Pz + Rz);
    agz = agz + Kz * (aaz - agz); 
    Pz = (1 - Kz) * Pz;

    /* kalman end */

    Serial.print(agx);Serial.print(",");
    Serial.print(agy);Serial.print(",");
    Serial.print(agz);Serial.println();
    
}

 

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    2021年10月13日

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