【转】利用加速度求解位置的算法——三轴传感器

只看该作者 · 2017-2-10 12:27

摘要

此文档描述并使用MMA7260QT三轴加速计和低功耗的9S08QG8八位单片机实现求解位置的算法。
在今天先进的电子市场，有不少增加了许多特性和智能的多功能的产品。定位和游戏只是得益于获取到的位置信息的一部分市场。一个获取这种信息的可选方案是通过使用惯性传感器。从这些传感器中取得的信号需要进行一些处理，因为在加速度和位置之间没有一种直接转换。
为了获得位置，需要对加速度进行二次积分。本文介绍一种简单的算法实现加速度的二重积分。为了获取加速度的二重积分，一个简单的积分要进行两次，因为这样也可以顺便获取速度。
接下来要展示的算法，能够应该于任何传感轴，所以一维、二维、三维的位置都可以被计算出。当在获取三维位置信息时，要特别地除去重力加速度的影响。下面的算法实现还包括了一个二维系统的例子（比如鼠标）。

应用潜力
这种算法的应用潜力在于个人导航、汽车导航和（back-up）GPS、防盗设备、地图追踪、3D游戏、计算机鼠标等等。这类产品都需要用到求解位置信息的算法。
本文所介绍的算法在位移精度要求不是很严格的情况下很有用。其他的情况和影响特别是应用，当采用本文算法时，需要考虑一下。对最终程序进行微小的修改和调整，这种算法能够达到更高的精度。

理论知识和算法
理解本文算法的最好方法是回顾一下数学上的积分知识。
加速度是一个对象速度的变化速率。同时，速度是同样一个对象位置的变化速率。换句话说，速度是位置的导数，加速度是速度的导数，因此如下公式：

积分和导数相反。如果一个物体的加速度已知，那么我们能够利用二重积分获得物体的位置。假设初始条件为0，那么有如下公式：

一个理解这个公式的方法是将积分定义成曲线下面包围的区域，积分运算结果是极小区域的总和，区域的宽度趋近于0。换句话说，积分的和表示了一个物理变量的大小（速度）。

利用前面的一个概念——曲线下面的区域，我们能得出一个结论：对一个信号采样，得到该信号大小的瞬时值，所以能够在两次采样之间得到一个小的区域。为了获得连贯的值采样时间必须相同。采样时间代表这块区域的宽，同时采样得到的值代表区域的高。为了消除带有分数的乘法（微秒或毫秒），我们假定时间为一个单位。
现在，我们知道了每个代表区域宽度的采样时间等于1。下一个结论是：
积分的值可以约等于区域面积之和。
如果采样时间趋近于0，那么结论将是正确的。但在实际中，将会产生如下错误，在处理的过程中，这个误差将会一直累积。

这些错误称为采样损失。为了减少这些错误，我们再做进一步的假设。结果区域能够看成由两块小的区域的组合：

区域1是前一次采样的值（方形），区域2是一个三角形，是前一次采样和当前采样之差的一半。
通过这种方法，我们现在有一个一阶近似（插值）的信号。

现在的错误比以前的近似的低得多。
尽管加速度有正有负，但采样的值总是正的（基于MMA7260QT的输出特性），因此需要做一个偏移判断，换句话说，需要一个参考。这个程序即为校准程序。
校准程序用于在没有移动情况下的加速度值上。这时，获得的加速度值可以看成是零参考点。低于零参考点的值代表负值（减速），高于零参考点的值代表正值（加速）。

加速度计的输出范围为0v到Vdd，并且它通常由AD转换器得到。0值接近Vdd/2。前面获得的校准值会被芯片的方向和分解在各轴的静态加速度（重力加速度）所影响。如果装置刚好平行于地球表面，那么校准值将会很接近Vdd/2。

接下来的这张图用于展示校准程序的结果。

从采样的信号减去零参考值，我们获得真正的采样加速度。

A1代表正加速度，A2代表负加速度。
如果我们将这数据看作是采样数据，那么信号值将和下图非常接近。

通过使用上面的积分公式，Formula 1，我们将获得速度的比例近似值。同样，为了获取位置，需要再进行一次积分。在获得的速度数值上应用相同的公式和步骤，我们现在获得了一个瞬时位置的比例近似值。（见图6）

软件设计相关注意事项
当在现实世界的实现中应用这种算法，应该考虑一下下面的步骤和建议。

信号存在一定的噪声，所以信号必须经过数字滤波。本算法中的滤波是一种移动平均算法，要处理的值是一定数量采样值的平均结果。
即使以前过滤的一些数据可能由于机械噪声导致错误，所以必须实现另一个滤波器。根据过滤的样品数，一个真实加速度的窗口能够被选择（一般为16±2采样次数）。
无运动状态对获得正确的数据是至关重要的。校准例程需要在应用程序的开头。该校准值必须尽可能准确。
加速度的真实值等于采样值减去校准值；它可以是正数或负数。当你在定义变量的时候，这绝对不能被忽略，需要定义为有符号数。
更快的采样频率意味着更精确的结果，因为采样频率越快误差越少。但是需要更多的内存、时间和硬件方面的考虑。
两次采样之间的时间必须要相同。如果这个时间不相同，将会产生错误。
两次采样结果之间的线性近似值（插值）被推荐用于更精确的结果。

只看该作者 · 2017-2-10 12:28

代码注释

1. 校准程序
这个校准程序移除了加速度传感器的输出偏移分量，因为存在重力加速度（静态的加速度）。
校准程序在加速度计处于无运动状态时，对加速度求平均值。采样的数量越多，加速度的校准结果越精确。

[url=]

[/url]
1 voidCalibrate(void) 2 { 3 unsignedint count1; 4 count1 =0; 5 do{ 6 ADC_GetAllAxis(); 7 sstatex = sstatex +Sample_X;// Accumulate Samples 8 sstatey = sstatey +Sample_Y; 9 count1++;10 }while(count1!=0x0400);// 1024 times11 sstatex=sstatex>>10;// division between 102412 sstatey=sstatey>>10;13 }[url=]

[/url]

2. 滤波
低通滤波是消除加速度计中信号噪音(包括机械的和电子的)很好的方法。为了当对信号进行积分时减少大部分的错误，减少噪音对定位应用是至关重要的。
一个简单的低通过滤采样信号的方式是执行滚动平均值。过滤简单地获得一组采样的平均值，获得稳定的采样总数的平均值是很重要的。采样数太多可能造成数据丢失，而太少又可能导致结果不精确。

[url=]

[/url]
1 do{2 accelerationx[1]=accelerationx[1]+Sample_X;//filtering routine for noise attenuation3 accelerationy[1]=accelerationy[1]+Sample_Y;//64 samples are averaged. The resulting4 count2++;// average represents the acceleration of5 // an instant.6 }while(count2!=0x40);// 64 sums of the acceleration sample7 accelerationx[1]= accelerationx[1]>>6;// division by 648 accelerationy[1]= accelerationy[1]>>6;[url=]

[/url]

3. 机械滤波窗口
当处于无运动状态时，加速度上的微小错误可能会被当作一个常量速度，因为在采样值加和之后，它并不等于0。在没有运动的理想情况下，所有的采样值都为0。该常速表示一个连续的移动和不稳定的位置。
即使之前过滤的一些数据可能不正确，因此一个用于区别无运动状态的"有效数据"和"无效数据"的窗口必须实现。
1 if ((accelerationx[1] <=3)&&(accelerationx[1] >= -3)) //Discrimination window applied to2 {3 accelerationx[1] = 0;4 } // the X axis acceleration variable

4. 定位
二重积分是利用加速度数据获取位置所需要的步骤。第一次积分获得速度，第二次积分获得位置。

1 //first integration2 velocityx[1]= velocityx[0]+ accelerationx[0]+((accelerationx[1]- accelerationx[0])>>1)3 //second integration4 positionX[1]= positionX[0]+ velocityx[0]+((velocityx[1]- velocityx[0])>>1);

5. 数据传输

这部分主要目的是用于调试和显示；这个函数中32位的结果被切割分4个8位数据。

[url=]

[/url]
1 if (positionX[1]>=0) 2 { //This line compares the sign of the X direction data 3 direction= (direction | 0x10); // if its positive the most significant byte 4 posx_seg[0]= positionX[1] & 0x000000FF; // is set to 1 else it is set to 8 5 posx_seg[1]= (positionX[1]>>8) & 0x000000FF; // the data is also managed in the 6 // subsequent lines in order to be sent. 7 posx_seg[2]= (positionX[1]>>16) & 0x000000FF;// The 32 bit variable must be split into 8 posx_seg[3]= (positionX[1]>>24) & 0x000000FF;// 4 different 8 bit variables in order to 9 // be sent via the 8 bit SCI frame10 }11 else 12 {13 direction=(direction | 0x80);14 positionXbkp=positionX[1]-1;15 positionXbkp=positionXbkp^0xFFFFFFFF;16 posx_seg[0]= positionXbkp & 0x000000FF;17 posx_seg[1]= (positionXbkp>>8) & 0x000000FF;18 posx_seg[2]= (positionXbkp>>16) & 0x000000FF;19 posx_seg[3]= (positionXbkp>>24) & 0x000000FF;20 }[url=]

[/url]

6. "移动结束"检查
基于积分表示曲线下方区域的概念，速度是加速曲线下方的区域的结果。
如果我们观察一个典型的移动:一个物体沿一个轴从点A移动到点B，一个典型的加速度结果如下图:

观察上面的图，加速度先增加后减少直到速度达到最大值（加速度始终为正代表往同一方向加速）。然后以相反的方式加速，直到它再次到达0。在这一点上达到一个稳定的位移和新的位置。
在真实世界中，其中曲线正侧下方的区域面积不等于负侧上方的区域面积，积分结果将永远不会达到零速度，因此将是一个倾斜定位（从未稳定）。

正因为如此，将速度强制减为0非常关键。这是通过不断读取加速度值和0进行比较而实现的。如果在一定数量的采样中，这种情况存在（sample==0）的话，速度将简单地返回为0。
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[/url]
1 if (accelerationx[1]==0) // we count the number of acceleration samples that equals zero 2 { 3 countx++; 4 } 5 else 6 { 7 countx =0; 8 } 9 if (countx>=25) // if this number exceeds 25, we can assume that velocity is zero10 {11 velocityx[1]=0;12 velocityx[0]=0;13 }[url=]

[/url]