劉真諦，陳慕羿,王洪源

(沈陽理工大學 信息科學與工程學院，沈陽 110159)

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MEMS傳感器姿態(tài)測量系統(tǒng)的實現(xiàn)

劉真諦，陳慕羿,王洪源

(沈陽理工大學 信息科學與工程學院，沈陽 110159)

摘要：采用一種基于Arduino的捷聯(lián)式姿態(tài)測量系統(tǒng)的設計方案，分別介紹系統(tǒng)中傳感器的選擇及系統(tǒng)的結構，設計基于Arduino的姿態(tài)測量系統(tǒng)，利用ATMEL公司的Atmega328處理器為核心，完成數(shù)據(jù)采集和處理的功能。通過對硬件結構的描述分析系統(tǒng)中各個電路模塊的功能，給出各個模塊的方案，由此完成該設計的捷聯(lián)式姿態(tài)測量系統(tǒng)。針對陀螺儀和加速計的誤差，使用Kalman濾波對其進行確定性誤差補償處理。通過實驗測試，對比原理樣機的實測數(shù)據(jù)與補償后結果，驗證了該捷聯(lián)式姿態(tài)測量系統(tǒng)的可靠性以及補償方案的可行性。

關鍵詞：Arduino；捷聯(lián)式姿態(tài)測量系統(tǒng)；Kalman濾波；誤差補償

微型慣性導航技術[1]已得到了廣泛應用，而測量載體的姿態(tài)就是其中之一，即測量載體俯仰角、橫滾角和航向角等姿態(tài)信息[2]。隨著單片機的發(fā)展，近些年出現(xiàn)了一種開源的單片機控制器——Arduino[3]，由于其便捷靈活、方便上手、應用簡單等優(yōu)點近年來得到了廣泛應用。并且它能夠進行編程、調(diào)試、檢驗錯誤、多次編程和重復操作等，對于設計開發(fā)和驗證具有較大意義。

為了獲得的姿態(tài)信息，國內(nèi)外學者進行了大量研究和實驗，文獻[4]利用陀螺儀及GPS組合導航測量姿態(tài)，然而GPS的信號采樣率影響很大，使得它的穩(wěn)定性不高，實時性不好；文獻[5]利用陀螺儀測量姿態(tài)，因為陀螺儀隨著漂移的積累，誤差會越來越大，長時間測量會使得精度受到很大影響。本文設計基于Arduino的捷聯(lián)式姿態(tài)測量系統(tǒng)，該系統(tǒng)以低成本、低功耗的ATMEL公司生產(chǎn)的Atmega328[6]芯片為設計核心，使用它采集陀螺儀、加速度計[7]和磁力計的數(shù)據(jù)進行處理，通過單片機引腳控制外接設備，同時使用USB接口將數(shù)據(jù)傳送給上位機進行顯示。

1系統(tǒng)構成及硬件電路

系統(tǒng)主要由以下幾部分構成：微機電傳感器、磁力計模塊、控制模塊、電源模塊等，能夠通過USB接口將數(shù)據(jù)傳遞到上位機，系統(tǒng)結構如圖1所示。

圖1　姿態(tài)測量系統(tǒng)結構框圖

系統(tǒng)的硬件電路由以下幾個模塊組成：預處理模塊、數(shù)據(jù)采集和處理模塊和輸出模塊，如圖2所示。

圖2硬件電路功能框圖

1.1MEMS傳感器

MEMS傳感器選擇MPU6050，MPU6050為全球首例整合性6軸運動處理組件，即整合了3軸陀螺儀、3軸加速器，免除了組合陀螺儀與加速器時之軸間差的問題，減少了大量的包裝空間。圖3為MPU6050模塊。

圖3　MEMS模塊

1.2HMC5883L磁力計

HMC5883L三軸磁力計傳感器模塊，帶有I2C[8]輸出接口，廣泛應用于低成本的磁力計領域。圖4為磁力計模塊。

圖4　HMC5883L模塊

1.3預處理模塊

因為MEMS器件[9]本身具有較大的噪聲，所以需要對其進行預處理。采用低通濾波對MPU6050和HMC5883L的輸出信號進行預處理。

1.4數(shù)據(jù)采集與處理模塊

該模塊主要由Arduino組成。選擇ATMEL公司的Atmega328作為主芯片，F(xiàn)lash作為存儲之用，用于程序編寫及運行。電路板具有小巧耐用，靈活方便等優(yōu)點。圖5為姿態(tài)測量系統(tǒng)電路。

圖5　姿態(tài)測量系統(tǒng)電路

1.5數(shù)據(jù)輸出模塊

Arduino通過USB接口與上位機進行通信，輸出數(shù)據(jù)給上位機,上位機用串口助手接收數(shù)據(jù)。

用C語言編寫程序，編程軟件和下載軟件都用Arduino1.0.5。

2算法及誤差補償

加速度計和陀螺儀是微慣性姿態(tài)測量系統(tǒng)的核心部分，它們的精度決定了微慣性姿態(tài)測量系統(tǒng)的精度，且MEMS誤差源中確定性的系統(tǒng)誤差高達總誤差的90%，因此對于確定性的系統(tǒng)誤差進行分析及補償具有重大意義，而且對MEMS精度的提高也具有決定性作用。

利用文獻[10]中Kalman濾波的狀態(tài)方程和觀測方程，建立基于Kalman濾波的補償機制，分別對加速度和角速度進行濾波處理，提高測量精度。

對X軸上加速度和角速度補償?shù)膶嶋H過程：

/*kalmenstart*/

Sx=0;Rx=0;Px=1；//X軸卡爾曼變量

for(int i=1;i<15;i++){//測量值平均值運算

a_x[i-1]=a_x[i];//即加速度平均值

Sx+=a_x[i];}

a_x[14]=aax;

Sx+=aax;Sx/=15;//X軸加速度平均值

for(int i=0;i<15;i++){

Rx+=sq(a_x[i]-Sx);}

Rx=Rx/14;//得到方差

Px=Px+0.002;

Kx=Px/(Px+Rx);//計算卡爾曼增益

agx=agx+Kx(aax-agx);//陀螺儀角度與加速度計速度疊加

Px=(1-Kx)*Px;//更新P值

/*kalmenend*/

對加速度角度建立一個滑動采樣隊列，采樣數(shù)為15，求出隊列方差，并適當縮小后，運算得到卡爾曼增益。加速度角度與陀螺儀角度做差后，乘以卡爾曼增益疊加到陀螺儀角度上，更新P值。

3實驗結果驗證

按照上述方法進行實驗，對數(shù)據(jù)進行采集。用Matlab軟件進行圖形顯示。

圖6到圖8為載體的加速度濾波前后曲線、角速度濾波前后曲線和誤差曲線。

這是載體大約在15s近似做擺動而得到的數(shù)據(jù)。

從圖8誤差曲線可以看出，由于做的是擺動，加速度相對變化較小，使得誤差非常小。而角速度相對變化很大，使得角速度產(chǎn)生了較大誤差，甚至在某些時刻產(chǎn)生的誤差瞬間非常大。

(a)加速度濾波前曲線

(b)加速度濾波后曲線

(a)角速度濾波前曲線

(b)角速度濾波后曲線

(a)加速度誤差曲線

(b)角速度誤差曲線

圖9為將姿態(tài)測量系統(tǒng)放在載體上處于初始狀態(tài)，即姿態(tài)信息都為零，由MPU6050和HMC5833L進行測量得到的濾波前后姿態(tài)信息。圖9a為未加濾波前輸出的姿態(tài)信息；圖9b為濾波后輸出的姿態(tài)信息。采集時間為25s。

(a)靜止補償前姿態(tài)角

(b)靜止補償后姿態(tài)角

從圖9可以看出，濾波補償前，測得的姿態(tài)角保持的零態(tài)時間很短，很快產(chǎn)生較大誤差。橫滾角大致的變化在-1°～1.5°；航向角大致的變化在-1°～0.5°；俯仰角大致的變化在-2.5°～0°。而經(jīng)過濾波補償后的姿態(tài)角得到了明顯的補償，姿態(tài)信息大致都在-0.5°～0.5°之間。誤差小于1°。

圖10為被測載體繞X軸進行近似均勻轉(zhuǎn)動，然后由MPU6050和HMC5833L測得的濾波前后的橫滾角。測量時間為30s。圖10a為補償前橫滾角，圖10b為濾波補償后橫滾角。從圖10可以看出，濾波前數(shù)據(jù)誤差較大，甚至有幾處毛刺。經(jīng)過濾波補償之后毛刺基本消失，數(shù)據(jù)得到了很好的改善。

然而無論是濾波前還是濾波后，可以看出輸出的姿態(tài)角都具有一定誤差，雖然濾波后有所改善，但還存在誤差，這部分誤差主要是由于直接將MEMS傳感器固定在載體上，使得MEMS傳感器直接承受載體的溫度、振動和沖擊等影響，使得具有一定誤差；而且使用的MEMS傳感器是中低精度的，這也是原因之一。

(a)補償前橫滾角

(b)補償后橫滾角

4結論

給出了捷聯(lián)式姿態(tài)測量系統(tǒng)的硬件和軟件設計及調(diào)試，完成了一種功耗低、成本低、易于實現(xiàn)的系統(tǒng)設計方案，并對系統(tǒng)核心MEMS部分進行誤差分析和補償處理。實驗結果表明：該捷聯(lián)式姿態(tài)測量系統(tǒng)可準確采集到MEMS和磁力計的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行誤差處理，能夠看出濾波前姿態(tài)角誤差(橫滾角為2.5°；航向角為1.5°；俯仰角為2.5°)。濾波后姿態(tài)角誤差為1°。誤差降低1°～1.5°。

參考文獻：

[1]杜小菁，翟峻儀.基于MEMS的微型慣性導航技術綜述[J].飛航導彈，2014(9)：77-81。

[2]朱仕永,祖靜，范錦彪，等.姿態(tài)角測試研究[J].電子設計工程，2009，17(1)：12-13.

[3]高磊.Arduino讓我們愛上制作[J].無線電，2010(9)：6-7.

[4]Ying Chilai.The development and verification of attitude and heading reference system for unmanned aerial vehicles[D].Tai-nan：National Cheng Kung University，2010.

[5]邵婷婷，李建新，張永波，等.基于MEMS器件的低成本微慣性導航系統(tǒng)設計[J].現(xiàn)代電子技術，2010，33(20)：200-203.

[6]葉軍.基于AVR單片機的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設計[J].大眾科技，2013，9(15)：15-16.

[7]馮智勇，曾瀚，張力，等.基于陀螺儀及加速度計信號融合的姿態(tài)角度測量[J].西南師范大學學報：自然科學版，2011，8(4)：137-141.

[8]王鈺，潘仕彬，王卉.IIC在數(shù)據(jù)采集中的應用[J].科技廣場，2008(8)：190-191.

[9]邵婷婷，李建新，張永波，等.基于MEMS器件的低成本微慣性導航系統(tǒng)設計[J].現(xiàn)代電子技術，2010(20)：200-203.

[10]崔璐璐.基于MEMS器件的姿態(tài)測量系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D].大連：大連理工大學，2009.

(責任編輯：馬金發(fā))

Realization of MEMS Sensor Attitude Measurement Technology System

LIU Zhendi，Chen Muyi,WANG Hongyuan

(Shenyang Ligong University，Shenyang 110159，China)

Abstract：According to strapdown attitude measurement system based on the Arduino design scheme, the sensors choice in the system and system structure are introduced respectively based on Arduino attitude measurement system, and ATMEL company's Atmega328 processor is taken as the core to complete the function of data acquisition and processing. Through function description of hardware structure analysis for each circuit module in the system, each module solution is given by designing of strapdown attitude measurement system. According to gyroscope and accelerometer error, Kalman filter is adopted to compensate error with uncertainty. Experimental results show that, in comparison with the principle machine， the measured data of prototype and compensation results verify the reliability of the strapdown attitude measuring system and the compensation scheme feasibility.

Key words：Arduino；strapdown attitude measurement system； Kalman filter；error compensation

中圖分類號：TP274+.2

文獻標志碼：A

文章編號：1003-1251(2016)02-0018-06

作者簡介：劉真諦(1991—)，男，碩士研究生；通訊作者：陳慕羿(1981—)，女，講師；研究方向：微電子學與固體電子學，虛擬現(xiàn)實技術。

基金項目：遼寧省教育廳科學研究一般項目(L2013083)

收稿日期：2014-10-16