从倾斜到俯仰：用MPU6050六轴传感器测量物体姿态角

人工智能

2024-01-12 22:58:17

在工程和机器人领域，测量物体的姿态角至关重要。姿态角反映了物体在三维空间中的定向，通常用欧拉角来表示。欧拉角由俯仰角、偏航角和横滚角组成，它们了物体围绕三个正交轴的旋转。

要准确测量姿态角，MPU6050六轴传感器是一个理想的选择。它集成了一个三轴加速度计和一个三轴陀螺仪，可以同时测量线加速度和角速度。通过传感器融合算法，我们可以利用这些测量值来计算出物体的姿态角。

姿态角(欧拉角)基本概念

欧拉角是一种刚体在三维空间中定向的方法。它由三个角度组成：

俯仰角 (pitch) ：绕X轴的旋转角度
偏航角 (yaw) ：绕Y轴的旋转角度
横滚角 (roll) ：绕Z轴的旋转角度

欧拉角可以用不同的顺序来定义，最常见的是ZYX顺序 ，即先绕Z轴旋转、再绕Y轴旋转、最后绕X轴旋转。

MPU6050六轴传感器

MPU6050是一款流行的六轴传感器，集成了一个三轴加速度计和一个三轴陀螺仪。它广泛应用于机器人、无人机和可穿戴设备等领域。

MPU6050的加速度计可以测量线性加速度，而陀螺仪可以测量角速度。通过结合这两个传感器的数据，我们可以使用传感器融合算法来计算出物体的姿态角。

传感器融合

传感器融合是一种将来自多个传感器的信息结合起来以提高精度和鲁棒性的技术。在姿态角测量中，我们通常使用加速度计和陀螺仪的互补滤波或卡尔曼滤波算法。

互补滤波 利用加速度计和陀螺仪的互补特性，即加速度计在低频时精度较高，而陀螺仪在高频时精度较高。通过加权平均这两个传感器的输出，我们可以获得一个更准确的姿态角估计。

卡尔曼滤波 是一种更高级的传感器融合算法，它利用状态空间模型和测量模型来估计物体的姿态角。卡尔曼滤波器可以处理传感器噪声和偏差，从而提供更平滑和鲁棒的姿态角估计。

代码示例

以下是使用MPU6050传感器和互补滤波算法测量姿态角的Arduino代码示例：

#include <Wire.h>
#include <MPU6050.h>

MPU6050 mpu;

// 互补滤波增益
float accWeight = 0.95;
float gyroWeight = 0.05;

// 欧拉角
float pitch, yaw, roll;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  Wire.begin();
  mpu.initialize();
}

void loop() {
  // 读取传感器数据
  mpu.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz);

  // 计算欧拉角
  pitch += (float)gx * gyroWeight;
  yaw += (float)gy * gyroWeight;
  roll += (float)gz * gyroWeight;

  // 互补滤波
  pitch = pitch * accWeight + atan2(ay, az) * (1.0 - accWeight);
  yaw = yaw * accWeight + atan2(ax, az) * (1.0 - accWeight);
  roll = roll * accWeight + atan2(ax, ay) * (1.0 - accWeight);

  // 输出欧拉角
  Serial.print("Pitch: ");
  Serial.print(pitch * RAD_TO_DEG);
  Serial.print(" deg");

  Serial.print(" Yaw: ");
  Serial.print(yaw * RAD_TO_DEG);
  Serial.print(" deg");

  Serial.print(" Roll: ");
  Serial.print(roll * RAD_TO_DEG);
  Serial.println(" deg");

  delay(10);
}