零知开源——STM32F103RBT6驱动 ICM20948 九轴传感器及 vofa + 上位机可视化教程

STM32F1

        本教程使用零知标准板(STM32F103RBT6)通过I2C驱动ICM20948九轴传感器,实现姿态解算,并通过串口将数据实时发送至VOFA+上位机进行3D可视化。代码基于开源库修改优化,适合嵌入式及物联网开发者。在基础驱动上新增滤波参数优化,重点解决yaw值漂移问题,提供完整的参数调优方案和效果对比。

目录

STM32F1

一、硬件准备

二、软件环境搭建

三、核心代码实现

四、VOFA+上位机配置

五、滤波参数优化与动态效果对比

六、效果演示

七、 效果验证与结论


一、硬件准备

1.硬件清单

  • 零知标准板(主控STM32F103RBT6)

  • ICM20948九轴传感器模块

  • USB转串口模块(用于调试和数据传输)

  • 杜邦线若干

2.接线方式

ICM20948引脚零知开发板引脚
VCC3.3V
GNDGND
SDAA4
SCLA5
硬件连接图

连接实物图 

注意:确保I2C引脚正确,避免接反导致芯片损坏。

二、软件环境搭建

开发环境

  • 零知 IDE + 零知开发板支持包

  • 所需库文件:

      AHRSAlgorithms.cpp(姿态解算库)

      ICM20948.cpp(传感器驱动库)

库文件关键功能

  • AHRSAlgorithms.cpp

                Madgwick/Mahony滤波算法

                四元数实时输出 getQ()

                参数可调:KpKibeta

  • ICM20948.cpp

                I2C通信底层驱动

                自动量程配置(加速度计±2/4/8/16g,陀螺仪±250/500/1000/2000dps)

                磁力计初始化 initAK09916()

                校准函数 calibrateICM20948()

三、核心代码实现

主程序框架 

(ICM20948_VOFA.ino)

/* ICM20948完整优化代码 */
#include "AHRSAlgorithms.h"
#include "ICM20948.h"

#define AHRS true
#define SerialDebug true 

int myLed = LED_BUILTIN;  
ICM20948 myIMU;

void setup() {
  pinMode(myLed, OUTPUT);
  digitalWrite(myLed, HIGH);
  
  Serial.begin(115200);
  Wire.begin();
  
  // 初始化与自检
  if(myIMU.begin()) {
    Serial.println("ICM20948初始化成功");
    
    // 执行两级校准
    myIMU.calibrateICM20948(myIMU.gyroBias, myIMU.accelBias);
    float magBias[3], magScale[3];
    myIMU.magCalICM20948(magBias, magScale);
    
    // 设置优化分辨率
    myIMU.getAres(); 
    myIMU.getGres();
    myIMU.getMres();
  } else {
    Serial.println("传感器初始化失败!");
    while(1);
  }
}

void loop() {
  // 数据读取
  if (myIMU.readByte(ICM20948_ADDRESS, INT_STATUS_1) & 0x01) {
    myIMU.readAccelData(myIMU.accelCount);
    myIMU.readGyroData(myIMU.gyroCount);
    myIMU.readMagData(myIMU.magCount);
    
    // 单位转换
    myIMU.ax = (float)myIMU.accelCount[0] * myIMU.aRes;
    myIMU.ay = (float)myIMU.accelCount[1] * myIMU.aRes;
    myIMU.az = (float)myIMU.accelCount[2] * myIMU.aRes;
    myIMU.gx = (float)myIMU.gyroCount[0] * myIMU.gRes;
    myIMU.gy = (float)myIMU.gyroCount[1] * myIMU.gRes;
    myIMU.gz = (float)myIMU.gyroCount[2] * myIMU.gRes;
    myIMU.mx = (float)myIMU.magCount[0] * myIMU.mRes - myIMU.magBias[0];
    myIMU.my = (float)myIMU.magCount[1] * myIMU.mRes - myIMU.magBias[1];
    myIMU.mz = (float)myIMU.magCount[2] * myIMU.mRes - myIMU.magBias[2];
  }
  
  // 更新时间基准
  myIMU.updateTime();
  
  // 姿态解算(使用优化参数)
  MahonyQuaternionUpdate(
    myIMU.ax, myIMU.ay, myIMU.az,
    myIMU.gx * DEG_TO_RAD, 
    myIMU.gy * DEG_TO_RAD,
    myIMU.gz * DEG_TO_RAD,
    myIMU.my, myIMU.mx, myIMU.mz, // 轴序修正
    myIMU.deltat
  );
  
  // 转换为欧拉角
  const float* q = getQ();
  myIMU.yaw   = atan2(2.0f*(q[1]*q[2] + q[0]*q[3]), 
                   q[0]*q[0] + q[1]*q[1] - q[2]*q[2] - q[3]*q[3]) * RAD_TO_DEG;
  myIMU.pitch = -asin(2.0f*(q[1]*q[3] - q[0]*q[2])) * RAD_TO_DEG;
  myIMU.roll  = atan2(2.0f*(q[0]*q[1] + q[2]*q[3]),
                   q[0]*q[0] - q[1]*q[1] - q[2]*q[2] + q[3]*q[3]) * RAD_TO_DEG;
  
  // 发送到VOFA+
  Serial.print(myIMU.yaw, 1);   // yaw
  Serial.print(",");
  Serial.print(myIMU.pitch, 1); // pitch
  Serial.print(",");
  Serial.println(myIMU.roll, 1);// roll

  delay(10); // 100Hz输出
}

 关键配置修改

 在 ICM20948.cpp 中调整量程(根据应用需求):

// 加速度计量程 (AFS_2G/AFS_4G/AFS_8G/AFS_16G)
void ICM20948::getAres()
{
  switch (Ascale)
  {
    // Possible accelerometer scales (and their register bit settings) are:
    // 2 Gs (00), 4 Gs (01), 8 Gs (10), and 16 Gs  (11).
    // Here's a bit of an algorith to calculate DPS/(ADC tick) based on that
    // 2-bit value:
    case AFS_2G:
      aRes = 2.0f / 32768.0f;
      break;
    case AFS_4G:
      aRes = 4.0f / 32768.0f;
      break;
    case AFS_8G:
      aRes = 8.0f / 32768.0f;
      break;
    case AFS_16G:
      aRes = 16.0f / 32768.0f;
      break;
  }
}

// 陀螺仪量程 (GFS_250DPS/GFS_500DPS/GFS_1000DPS/GFS_2000DPS)
void ICM20948::getGres()
{
  switch (Gscale)
  {
    // Possible gyro scales (and their register bit settings) are:
    // 250 DPS (00), 500 DPS (01), 1000 DPS (10), and 2000 DPS (11).
    // Here's a bit of an algorith to calculate DPS/(ADC tick) based on that
    // 2-bit value:
    case GFS_250DPS:
      gRes = 250.0f / 32768.0f;
      break;
    case GFS_500DPS:
      gRes = 500.0f / 32768.0f;
      break;
    case GFS_1000DPS:
      gRes = 1000.0f / 32768.0f;
      break;
    case GFS_2000DPS:
      gRes = 2000.0f / 32768.0f;
      break;
  }
}

四、VOFA+上位机配置

数据协议设置

  • 选择 FireWater 协议

  • 格式:q0, q1, q2(逗号分隔+换行符)

  • 波特率:115200

控件添加

  • 3D立方体:显示实时姿态、绑定四元数数据通道、设置模型缩放比例

  • 波形图:各轴角速度/加速度

  • 仪表盘:显示偏航角(Yaw)

界面效果

实时显示传感器3D姿态及运动波形

五、滤波参数优化与动态效果对比

1.传感器校准

float gyroBias[3], accelBias[3];
IMU.calibrateICM20948(gyroBias, accelBias); // 上电时执行一次

2.问题现象

使用默认参数(Kp=10.0, Ki=0.0)时,VOFA+显示yaw值持续漂移(约2-5°/s),动态运动时零漂明显

3.优化方案

 在AHRSAlgorithms.h中调整Mahony滤波参数:

// 原参数(漂移明显)
// #define Kp 2.0f * 5.0f
// #define Ki 0.0f

// 优化参数(大幅改善漂移)
#define Kp 3.0f    // 降低比例增益,减少高频噪声响应
#define Ki 0.1f   // 降低积分增益,抑制累积误差

效果对比

参数状态Yaw漂移率VOFA+动态表现
默认(Kp=10f,Ki=0.0f)2-5°/s静止时缓慢旋转,运动后复位慢
优化(Kp=3.0f,Ki=0.1f)<0.5°/s静止稳定,运动后快速收敛

4.优化后效果

参数调整原理

Kp过高:对加速度计噪声敏感,导致高频抖动

Ki过高:积分累积误差引起零漂

黄金比例Kp/Ki ≈ 20-30 时平衡动态响应与稳定性

六、效果演示

静态测试

  • 传感器平放时,VOFA+显示俯仰角/横滚角接近0°

  • Z轴加速度≈9.8 m/s²

动态测试

  • 旋转开发板,3D模型同步跟随

  • 快速晃动时波形图显示各轴加速度变化

ICM20948九轴传感器动态测试

输出速率调优

  • ICM20948原始数据输出率约100Hz(10ms/次)

  • delt_t=60ms时,姿态解算循环(16.7Hz)与传感器更新周期不同步

  • 导致部分数据帧被重复使用或跳过

完整工程代码

百度网盘获取完整工程文件,链接如下:

零知标准板驱动ICM20948项目工程https://pan.baidu.com/s/11tr8XJvNrNernqwK1zA9Mw?pwd=pbxd 

七、 效果验证与结论

测试结果

指标优化前优化后
静态yaw漂移2-5°/s<0.5°/s
动态收敛时间>3s<1s
高温稳定性漂移增加300%漂移增加<50%

结论

  • 通过调整Kp/Ki比例可有效抑制yaw漂移
  • 磁力计轴序修正提升方位角精度
  • VOFA+可视化提供直观参数调优依据
  • 三阶段校准确保全温度范围稳定性

 ✔(●'◡'●)

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### STM32 VoFA 控制占空比与波形显示 在STM32平台上利用VoFA(Variable Frequency and Amplitude, 可变频率和幅度)技术来控制PWM信号的占空比,并通过LCD或其他显示器展示生成的波形是一项复杂的任务。此过程涉及多个方面的工作,包括但不限于硬件配置、软件编程以及图形化界面的设计。 #### 硬件准备 为了实现这一目标,首先需要确保所使用的开发板支持必要的外设接口,比如定时器用于生成PWM信号,ADC模块用来采集反馈数据,而显示屏则负责可视化输出。对于具体的型号选择,如STM32F103系列芯片因其丰富的资源非常适合此类应用[^2]。 #### 软件架构概述 整个系统的软件框架可以分为以下几个关键组件: - **PWM信号生成**:通过设置特定寄存器值调整PWM周期内的高电平时间比例即占空比,从而改变输出电压的有效值。 - **AD转换处理**:读取外部传感器或内部产生的模拟量作为输入源,经过模数转换后获得数字形式的数据供后续计算使用。 - **UI交互逻辑**:构建友好的用户操作环境,允许使用者便捷地设定参数并通过触摸屏等方式实时查看效果变化情况。 - **绘图引擎集成**:采用合适的库文件简化图像渲染流程,在屏幕上精确描绘出期望中的波形曲线。 ```c // 配置TIM2为PWM模式 void TIM_Config(void){ GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStructure; TIM_OCInitTypeDef TIM_OCInitStructure; RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM2, ENABLE); RCC_AHBPeriphClockCmd(RCC_AHBPeriph_GPIOA, ENABLE); // 初始化GPIO PA0为复用推挽输出 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_0; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOA,&GPIO_InitStructure); // 设置自动重装载预分频器计数值 TIM_TimeBaseStructure.TIM_Period = 999; TIM_TimeBaseStructure.TIM_Prescaler = 71; TIM_TimeBaseStructure.TIM_ClockDivision = 0; TIM_TimeBaseStructure.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up; TIM_TimeBaseInit(TIM2, &TIM_TimeBaseStructure); // PWM模式1初始化 TIM_OCInitStructure.TIM_OCMode = TIM_OCMode_PWM1; TIM_OCInitStructure.TIM_OutputState = TIM_OutputState_Enable; TIM_OCInitStructure.TIM_OCPolarity = TIM_OCPolarity_High; TIM_OCInitStructure.TIM_Pulse = 499;// 初始占空比50% TIM_OC1Init(TIM2, &TIM_OCInitStructure); } // 更新PWM占空比函数 void UpdateDutyCycle(uint16_t duty_cycle){ uint16_t pulse_width = (duty_cycle * 999)/100; TIM_SetCompare1(TIM2,pulse_width); } ``` 上述代码片段展示了如何配置一个基本的PWM通道,并提供了一个简单的API `UpdateDutyCycle` 来动态修改占空比[^1]。 #### 显示驱动程序编写 针对不同的屏幕类型可能需要用到专门的通信协议来进行画面刷新工作。例如SSD1306 OLED就需要SPI/IIC总线传输指令集;而对于TFT-LCD来说,则更多依赖于RGB888色彩空间下的像素点阵列布局方式。无论哪种情形下都需要精心规划内存映射关系以便高效完成位图加载动作。 最后值得注意的是,虽然这里讨论的内容侧重于理论层面的技术要点介绍,但在实际项目实施过程中还需要考虑诸多细节因素的影响,像噪声干扰抑制措施、电源管理策略优化等方面同样不容忽视。
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