姿態(tài)角(Euler角)pitch yaw roll
飛行器的姿態(tài)角并不是指哪個角度,是三個角度的統(tǒng)稱。
它們是:俯仰、滾轉(zhuǎn)、偏航。你可以想象是飛機(jī)圍繞XYZ三個軸分別轉(zhuǎn)動形成的夾角。
地面坐標(biāo)系(earth-surface inertial reference frame)Sg--------OXgYgZg

?、僭诘孛嫔线x一點(diǎn)Og
②使Xg軸在水平面內(nèi)并指向某一方向
?、踆g軸垂直于地面并指向地心(重力方向)
?、躖g軸在水平面內(nèi)垂直于Xg軸,其指向按右手定則確定
機(jī)體坐標(biāo)系(Aircraft-body coordinate frame)Sb-------OXYZ

?、僭c(diǎn)O取在飛機(jī)質(zhì)心處,坐標(biāo)系與飛機(jī)固連
?、趚軸在飛機(jī)對稱平面內(nèi)并平行于飛機(jī)的設(shè)計(jì)軸線指向機(jī)頭
?、踶軸垂直于飛機(jī)對稱平面指向機(jī)身右方
?、躾軸在飛機(jī)對稱平面內(nèi),與x軸垂直并指向機(jī)身下方
歐拉角/姿態(tài)角(Euler Angle)


機(jī)體坐標(biāo)系與地面坐標(biāo)系的關(guān)系是三個Euler角,反應(yīng)了飛機(jī)相對地面的姿態(tài)。
俯仰角θ(pitch):機(jī)體坐標(biāo)系X軸與水平面的夾角。當(dāng)X軸的正半軸位于過坐標(biāo)原點(diǎn)的水平面之上(抬頭)時,俯仰角為正,否則為負(fù)。
偏航角ψ(yaw):
機(jī)體坐標(biāo)系xb軸在水平面上投影與地面坐標(biāo)系xg軸(在水平面上,指向目標(biāo)為正)之間的夾角,由xg軸逆時針轉(zhuǎn)至機(jī)體xb的投影線時,偏航角為正,即機(jī)頭右偏航為正,反之為負(fù)。
滾轉(zhuǎn)角Φ(roll):機(jī)體坐標(biāo)系zb軸與通過機(jī)體xb軸的鉛垂面間的夾角,機(jī)體向右滾為正,反之為負(fù)。
首先要明確,MPU6050是一款姿態(tài)傳感器,使用它就是為了得到待測物體(如四軸、平衡小車)x、y、z軸的傾角(俯仰角Pitch、滾轉(zhuǎn)角Roll、偏航角Yaw)。我們通過I2C讀取到MPU6050的六個數(shù)據(jù)(三軸加速度AD值、三軸角速度AD值)經(jīng)過姿態(tài)融合后就可以得到Pitch、Roll、Yaw角。
主要介紹三種姿態(tài)融合算法:四元數(shù)法、一階互補(bǔ)算法和卡爾曼濾波算法。
一、四元數(shù)法
關(guān)于四元數(shù)的一些概念和計(jì)算就不寫上來了,我也不懂。我能告訴你的是:通過下面的算法,可以把六個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成四元數(shù)(q0、q1、q2、q3),然后四元數(shù)轉(zhuǎn)化成歐拉角(P、R、Y角)。
雖然MPU6050自帶的DMP庫可以直接輸出四元數(shù),減輕STM32的運(yùn)算負(fù)擔(dān),這里在此沒有使用,因?yàn)槲沂怯肧TM32的硬件I2C讀取MPU6050數(shù)據(jù)的,DMP庫需要對I2C函數(shù)進(jìn)行修改,如DMP庫中的I2C寫:i2c_write(st.hw-》addr,st.reg-》pwr_mgmt_1,1,&(data[0]));有4個輸入變量,而STM32硬件I2C的I2C寫為:voidMPU6050_I2C_ByteWrite(u8slaveAddr,u8pBuffer,u8writeAddr),只有3個輸入量(這之間的差異好像是由于MPU6050的DMP庫是針對MSP430單片機(jī)寫的),所以必須進(jìn)行修改,但是改固件庫是一件很痛苦的事,你們應(yīng)該都懂。當(dāng)然,如果你用模擬I2C的話,是容易實(shí)現(xiàn)的,網(wǎng)上的DMP移植幾乎都是基于模擬I2C的。
要注意的的是,四元數(shù)算法輸出的是三個量Pitch、Roll和Yaw,運(yùn)算量很大。而像平衡小車這樣的例子只需要一個角(Pitch或Roll)就可以滿足工作要求,個人覺得做平衡小車最好不用四元數(shù)法。
#include《math.h》
#include“stm32f10x.h”
//------------------------
//變量定義
#defineKp100.0f//比例增益支配率收斂到加速度計(jì)/磁強(qiáng)計(jì)
#defineKi0.002f//積分增益支配率的陀螺儀偏見的銜接
#definehalfT0.001f//采樣周期的一半
floatq0=1,q1=0,q2=0,q3=0;//四元數(shù)的元素,代表估計(jì)方向
floatexInt=0,eyInt=0,ezInt=0;//按比例縮小積分誤差
floatYaw,Pitch,Roll;//偏航角,俯仰角,翻滾角
voidIMUupdate(floatgx,floatgy,floatgz,floatax,floatay,floataz)
{
floatnorm;
floatvx,vy,vz;
floatex,ey,ez;
//測量正?;?/p>
norm=sqrt(ax*ax+ay*ay+az*az);
ax=ax/norm;//單位化
ay=ay/norm;
az=az/norm;
//估計(jì)方向的重力
vx=2*(q1*q3-q0*q2);
vy=2*(q0*q1+q2*q3);
vz=q0*q0-q1*q1-q2*q2+q3*q3;
//錯誤的領(lǐng)域和方向傳感器測量參考方向之間的交叉乘積的總和
ex=(ay*vz-az*vy);
ey=(az*vx-ax*vz);
ez=(ax*vy-ay*vx);
//積分誤差比例積分增益
exInt=exInt+ex*Ki;
eyInt=eyInt+ey*Ki;
ezInt=ezInt+ez*Ki;
//調(diào)整后的陀螺儀測量
gx=gx+Kp*ex+exInt;
gy=gy+Kp*ey+eyInt;
gz=gz+Kp*ez+ezInt;
//整合四元數(shù)率和正常化
q0=q0+(-q1*gx-q2*gy-q3*gz)*halfT;
q1=q1+(q0*gx+q2*gz-q3*gy)*halfT;
q2=q2+(q0*gy-q1*gz+q3*gx)*halfT;
q3=q3+(q0*gz+q1*gy-q2*gx)*halfT;
//正?;脑?/p>
norm=sqrt(q0*q0+q1*q1+q2*q2+q3*q3);
q0=q0/norm;
q1=q1/norm;
q2=q2/norm;
q3=q3/norm;
Pitch=asin(-2*q1*q3+2*q0*q2)*57.3;//pitch,轉(zhuǎn)換為度數(shù)
Roll=atan2(2*q2*q3+2*q0*q1,-2*q1*q1-2*q2*q2+1)*57.3;//rollv
//Yaw=atan2(2*(q1*q2+q0*q3),q0*q0+q1*q1-q2*q2-q3*q3)*57.3;//此處沒有價(jià)值,注掉
}
二、一階互補(bǔ)算法
MPU6050可以輸出三軸的加速度和角速度。通過加速度和角速度都可以得到Pitch和Roll角(加速度不能得到Y(jié)aw角),就是說有兩組Pitch、Roll角,到底應(yīng)該選哪組呢?別急,先分析一下。MPU6050的加速度計(jì)和陀螺儀各有優(yōu)缺點(diǎn),三軸的加速度值沒有累積誤差,且通過算tan()可以得到傾角,但是它包含的噪聲太多(因?yàn)榇郎y物運(yùn)動時會產(chǎn)生加速度,電機(jī)運(yùn)行時振動會產(chǎn)生加速度等),不能直接使用;陀螺儀對外界振動影響小,精度高,通過對角速度積分可以得到傾角,但是會產(chǎn)生累積誤差。所以,不能單獨(dú)使用MPU6050的加速度計(jì)或陀螺儀來得到傾角,需要互補(bǔ)。一階互補(bǔ)算法的思想就是給加速度和陀螺儀不同的權(quán)值,把它們結(jié)合到一起,進(jìn)行修正。得到Pitch角的程序如下:
//一階互補(bǔ)濾波
floatK1=0.1;//對加速度計(jì)取值的權(quán)重
floatdt=0.001;//注意:dt的取值為濾波器采樣時間
floatangle;
angle_ax=atan(ax/az)*57.3;//加速度得到的角度
gy=(float)gyo[1]/7510.0;//陀螺儀得到的角速度
Pitch=yijiehubu(angle_ax,gy);
floatyijiehubu(floatangle_m,floatgyro_m)//采集后計(jì)算的角度和角加速度
{
angle=K1*angle_m+(1-K1)*(angle+gyro_m*dt);
returnangle;
}
互補(bǔ)算法只能得到一個傾角,這在平衡車項(xiàng)目中夠用了,而在四軸飛行器設(shè)計(jì)中還需要Roll和Yaw,就需要兩個互補(bǔ)算法,我是這樣寫的,注意變量不要搞混:
//一階互補(bǔ)濾波
floatK1=0.1;//對加速度計(jì)取值的權(quán)重
floatdt=0.001;//注意:dt的取值為濾波器采樣時間
floatangle_P,angle_R;
floatyijiehubu_P(floatangle_m,floatgyro_m)//采集后計(jì)算的角度和角加速度
{
angle_P=K1*angle_m+(1-K1)*(angle_P+gyro_m*dt);
returnangle_P;
}
floatyijiehubu_R(floatangle_m,floatgyro_m)//采集后計(jì)算的角度和角加速度
{
angle_R=K1*angle_m+(1-K1)*(angle_R+gyro_m*dt);
returnangle_R;
}
單靠MPU6050無法準(zhǔn)確得到Y(jié)aw角,需要和地磁傳感器結(jié)合使用。
三、卡爾曼濾波
其實(shí)卡爾曼濾波和一階互補(bǔ)有些相似,輸入也是一樣的??柭硪约笆裁?個公式等等的,我也不太懂,就不寫了,感興趣的話可以上網(wǎng)查。在此給出具體程序,和一階互補(bǔ)算法一樣,每次卡爾曼濾波只能得到一個方向的角度。
#include《math.h》
#include“stm32f10x.h”
#include“Kalman_Filter.h”
//卡爾曼濾波參數(shù)與函數(shù)
floatdt=0.001;//注意:dt的取值為kalman濾波器采樣時間
floatangle,angle_dot;//角度和角速度
floatP[2][2]={{1,0},
{0,1}};
floatPdot[4]={0,0,0,0};
floatQ_angle=0.001,Q_gyro=0.005;//角度數(shù)據(jù)置信度,角速度數(shù)據(jù)置信度
floatR_angle=0.5,C_0=1;
floatq_bias,angle_err,PCt_0,PCt_1,E,K_0,K_1,t_0,t_1;
//卡爾曼濾波
floatKalman_Filter(floatangle_m,floatgyro_m)//angleAx和gyroGy
{
angle+=(gyro_m-q_bias)*dt;
angle_err=angle_m-angle;
Pdot[0]=Q_angle-P[0][1]-P[1][0];
Pdot[1]=-P[1][1];
Pdot[2]=-P[1][1];
Pdot[3]=Q_gyro;
P[0][0]+=Pdot[0]*dt;
P[0][1]+=Pdot[1]*dt;
P[1][0]+=Pdot[2]*dt;
P[1][1]+=Pdot[3]*dt;
PCt_0=C_0*P[0][0];
PCt_1=C_0*P[1][0];
E=R_angle+C_0*PCt_0;
K_0=PCt_0/E;
K_1=PCt_1/E;
t_0=PCt_0;
t_1=C_0*P[0][1];
P[0][0]-=K_0*t_0;
P[0][1]-=K_0*t_1;
P[1][0]-=K_1*t_0;
P[1][1]-=K_1*t_1;
angle+=K_0*angle_err;//最優(yōu)角度
q_bias+=K_1*angle_err;
angle_dot=gyro_m-q_bias;//最優(yōu)角速度
returnangle;
}
總結(jié):三種融合算法都能夠輸出姿態(tài)角(Pitch和Roll),一次四元數(shù)法可以輸出P、R、Y三個傾角,計(jì)算量比較大。一階互補(bǔ)和卡爾曼濾波每次只能輸出一個軸的姿態(tài)角。
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