姿态传感器全解

本文详细介绍了基于MEMS技术的高性能姿态传感器,包括其总体设计、硬件和软件设计。传感器集成了三轴陀螺仪、加速度计和电子罗盘,通过内置ARM处理器输出零漂移的三维姿态数据。通过卡拉曼滤波融合技术,实现全姿态稳定性和实时性。应用广泛,适用于无人机、机器人等多个领域。

 总体设计


       姿态传感器是基于MEMS技术的高性能三维运动姿态测量系统。它包含三轴陀螺仪、三轴加速度计,三轴电子罗盘等运动传感器,通过内嵌的低功耗ARM处理器得到经过温度补偿的三维姿态与方位等数据。利用基于四元数的三维算法和特殊数据融合技术,实时输出以四元数、欧拉角表示的零漂移三维姿态方位数据。

       姿态传感器内部采用高分辨力差分数模转换器,内置自动补偿和滤波算法,最大程度减小了环境变化引起的误差。把静态重力场的变化转换成倾角变化,通过数字方式直接输出当前的横滚角和俯仰角,产品安装方便、使用简单、体积小、抗外界电磁干扰、承受振动冲击能力强。

       姿态传感器通过采集传感器的数据,融合卡拉曼滤波,输出实时的姿态数据。由于采用三轴加速度计和三轴磁传感器辅助陀螺以及温度补偿的算法技术,使得该产品实现全姿态优异的稳定性和实时性。该产品不仅能输出姿态数据,还能输出三轴加速度计,三轴陀螺仪以经三轴磁场9轴数据,适用各种应用平台。

硬件设计


      如下图所示为系统硬件总框图:

      主要分为电源模块、单片机模块、磁传感模块、加速度传感模块和RS-232接口模块。

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随着人们生活质量的提高和科技水平的发展,智能化和健康云等概念提上了日程。基于惯性传感器的人体运动识别系统具有便于携带、成本低、不受时间和 场景限制等优点,在体感游戏和健康监控等领域受到了广泛的关注。本文通过加速度计和陀螺仪等惯性传感器设计人体运动识别系统,可实现关节运动的姿态角解算和位移测量。 本文工作主要包括硬件平台的设计和运动检测算法的实现。针对功能需求分析,本文设计了系统的硬件平台,硬件平台采用核心处理器 ATMEGA32 搭配传感器模块 MPU6050 和射频模块 nrf24L01 组成惯性测量单元,采集人体关节运动信号,并对采集到的信号进行预处理。在研究各芯片特性和配置基础上,现了各模块的驱动设计。运动检测算法包括两部分的研究工作:姿态角解算和位移测量。在姿态角解算模块中,本系统针对加速度三角函数法只适合于静止或低频运动的情况,设计了对加速度计和陀螺仪数据进行融合的自适应互补滤波器和卡尔曼滤波器两种数据融合算法,从运算效率和测量精度两方面对这两种数据融合算法进行比较,实验结果表明自适应互补滤波器在改善姿态角测量精度和运算效率两方面都优于卡尔曼滤波器。在位移测量中,本文在研究时域二次积分、二次积分两种位移算法性能的基础上,提出了频域-时域混合积分法,用以改善频域积分对低频噪声的敏感和减小时域积分中的累积误差,研究了坐标系转换、拟合多项式去除趋势项和频域带通滤波器等信号预处理模块。
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