第一篇--概述和MPU6050及其自带的DMP输出四元数 概述 InvenSense(国内一般译为应美盛)公司产的数字运动传感器在国内非常流行,我用过它的两款,9250和6050.出于被国产芯片惯坏的习惯,我自然而然地认为其封装引脚和寄存器都是兼容的,所以这成功地让我打废两次板,这两款芯片的封装并不

前几天做了6050原始数据的串口输出和上位机波形的查看.这篇博客我们来看一下对原始数据的处理. 任务:利用STC89C52RC对MPU6050原始数据进行滤波与姿态融合. 首先我摘抄了一段别人在昨晚这个实验的写的最后总结.1.尽量不要用MPU6050内置的LPF滤波.虽然相比于原始加速度计输出,该LPF可以平滑输出,但是在FFT频谱上的表现相当差劲.2.广泛使用的窗口平均滑动滤波无论在FFT还是RMSE表现上都有不错的表现,所以一般基础应用(低速运动或四轴初学者)采用窗口平均滤波是比较明智的选择

姿态角(Euler角)pitch yaw roll飞行器的姿态角并不是指哪个角度,是三个角度的统称.它们是:俯仰.滚转.偏航.你可以想象是飞机围绕XYZ三个轴分别转动形成的夹角. 地面坐标系(earth-surface inertial reference frame)Sg--------OXgYgZg<ignore_js_op> ①在地面上选一点Og②使Xg轴在水平面内并指向某一方向③Zg轴垂直于地面并指向地心(重力方向)④Yg轴在水平面内垂直于Xg轴,其指向按右手定则确定 机体坐标系(Ai

摘要 MPU6050是一种非常流行的空间运动传感器芯片,可以获取器件当前的三个加速度分量和三个旋转角速度.由于其体积小巧,功能强大,精度较高,不仅被广泛应用于工业,同时也是航模爱好者的神器,被安装在各类飞行器上驰骋蓝天. 随着Arduino开发板的普及,许多朋友希望能够自己制作基于MPU6050的控制系统,但由于缺乏专业知识而难以上手.此外,MPU6050的数据是有较大噪音的,若不进行滤波会对整个控制系统的精准确带来严重影响. MPU6050芯片内自带了一个数据处理子模块DMP,已经内置了滤波算

Arduino教程:MPU6050的数据获取.分析与处理 转载 摘要 MPU6050是一种非常流行的空间运动传感器芯片,可以获取器件当前的三个加速度分量和三个旋转角速度.由于其体积小巧,功能强大,精度较高,不仅被广泛应用于工业,同时也是航模爱好者的神器,被安装在各类飞行器上驰骋蓝天. 随着Arduino开发板的普及,许多朋友希望能够自己制作基于MPU6050的控制系统,但由于缺乏专业知识而难以上手.此外,MPU6050的数据是有较大噪音的,若不进行滤波会对整个控制系统的精准确带来严重影响. MP

@2019-08-07 [小记] MPU6050开发 -- 基本概念简介 MPU6050原理详解及实例应用 详解卡尔曼滤波原理 卡尔曼算法精讲与C++实现

在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡 尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥 伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Approach to Linear Fil

卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址:http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b 这个是维基百科中的链接,比较详细了,如果想详细了解应该看下那篇开篇论文,已经有人翻译成了中文. http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器(Wh

在调试一个自己做的手环,每次用keil烧写好程序运行的蓝牙.陀螺仪都是正常的.但是掉电再上电之后蓝牙是好的.陀螺仪可以读出ID但是读出的加速度和角速度数据全为0. 下面是发生问题时main函数的前面部分: 首先看到一篇:<mpu6050需要一段时间上电然后再初始化!!>的文章,于是在前面加了个延时. 下面是添加一个延时的main函数前部分: 不过,还是有相同的问题! 然后,又找了一个<TM4C123GxL MPU6050读出陀螺仪和加速度计的值全为0>的文章,他出现的情况和我的非常

本文根据一周CC2541笔记汇总得来—— 适合概览和知识快速索引—— 全部链接: 中级教程-OSAL操作系统\OSAL操作系统-实验01 OSAL初探 [插入]SourceInsight-工程建立方法 中级教程-OSAL操作系统(OSAL系统解基本套路) 中级教程-OSAL操作系统(进一步了解-OLED && 普通按键和5方向按键-中断!!!)这个系统驱动层和应用层不一样~ 中级教程-OSAL操作系统(ADC-光敏电阻) OSAL操作系统-实验16 串口波特率扩展 OSAL操作系统-实验1

最近在研究体感游戏,到目前为止实现了基于51单片机的MPU6050数据采集.利用蓝牙模块将数据传输到上位机,并利用C#自制串口数据高速采集软件,并且将数据通过自制的折线图绘制模块可视化地展示出来等功能.本文将主要对实现这意见单系统中遇到的问题做一个小结——其中包括: 1.基于51的MPU6050模块通信简介(入门级) 2.陀螺仪数据采集与传输及帧格式介绍(小技巧) 3.基于C#的串口接收函数(C#基本知识) 4.多线程数据池解决高速串口实时性问题(难点) 5.折线图可视化模块(程序员基本功) 关

2015年的电赛已经结束了.赛前接到器件清单的时候,看到带防护圈的多旋翼飞行器赫然在列,又给了一个瑞萨RL78/G13的MCU,于是自然联想到13年的电赛,觉得多半是拿RL78/G13做四旋翼的主控,虽然事后证实我的猜测是错的,但是在赛前我还是完成了相关代码的准备,这其中就包括了MPU6050的DMP库移植.在移植前我大概搜了一下,发现网上还没有相关的源代码.一起准备电赛的同学还买过一份RL78/G13的飞控代码,虽然也是使用MPU6050进行姿态获取,但是对MPU6050的读取并不是通过DMP

标题:发个自己做的UD分解+强跟踪卡尔曼滤波做的双轴姿态测量 链接:http://www.amobbs.com/thread-5511854-1-1.html 关键词:UD分解+强跟踪卡尔曼滤波,采用陀螺+加速度传感器的数据融合,惯导+ekf ,CH Robotics,EKF UD分解的EKF  sage-husa自适应  强跟踪 标题:[捷联惯导] 有点小成就,四轴起飞指日可待 链接:http://www.amobbs.com/thread-5531433-1-1.html 关键词:平衡滤波+

一.卡尔曼滤波九轴融合算法stm32尝试 1.Kalman滤波文件[.h已经封装为结构体] /* Copyright (C) 2012 Kristian Lauszus, TKJ Electronics-> All rights reserved-> This software may be distributed and modified under the terms of the GNU General Public License version 2 (GPL2) as publish

转载请注明:@小五义http://www.cnblogs.com/xiaowuyiQQ群:64770604 本文以TPYBoardv101开发板为例讲解了利用micropython进行BadUSB的usb-HID设备测试的主要方法,使用mt7681模块进行了一个简单的实验,实现了手机摇控键盘输入的测试. 0x01引言 Micropython即运行在微控制器上的Python,只要你懂python3.x,就可以让你像使用arduino那样进行硬件开发.随着micropython的发布,已经有越来越多

USB-HID是Human Interface Device的缩写,属于人机交互操作的设备,如USB鼠标,USB键盘,USB游戏操纵杆,USB触摸板,USB轨迹球.电话拨号设备.VCR遥控等等设备. TPYBoard借助micropython除了具有usb host功能以外,还可作为USB-HID设备来应用,这里重点讲述如果作为鼠标和键盘使用.  一.作为鼠标应用 (1)编辑 boot.py 文件以更改 USB-mouse 的确认方式.具体如下: ? 1 2 3 4 <span style=&quo

MPU-60X0 对陀螺仪和加速度计分别用了三个16 位的ADC,将其测量的模拟量转化 为可输出的数字量.为了精确跟踪快速和慢速的运动,传感器的测量范围都是用户可控的,陀螺仪可测范围为±250,±500,±1000,±2000°/秒(dps),加速度计可测范围为±2,±4,±8,±16g. 在网上找了一会,好像MPU-6050没有中文的数据手册,由于本人也处于学习阶段,翻译的可能不太准确,只能表达一下简单的意思,以官方数据手册为准. 引脚说明: VDD 供电电压为2.5V±5%.3.0V±5%.

四轴飞行器1.3 MPU6050(大端)和M4的FPU开启方法  原创文章,欢迎转载,转载请注明出处      最近时间花在最多的地方就是STM32的I2C上了.之前就知道STM32的I2C并不好用,因为之前用过模拟的I2C,也写过AVR的I2C也就是TWI的硬件驱动,所以想试试写STM32的硬件I2C...为了避免库带来的麻烦,之前和特意将STM32F4的标准库升级到了1.3.0,但是貌似问题依旧.于是在网上找到了ST转为I2C写的CPAL的库,拿着它的英文手册和例子看了下,觉得很不错,功能相

1．简单介绍(Brief Introduction) 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫"卡尔曼". 跟其它著名的理论(比如傅立叶变换.泰勒级数等等)一样.卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是.他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯. 1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机project学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们如今要学习的卡尔曼滤波器.正是源于他的博士论文和19

轴 MEMS轴 MEMS 加速度计,以及一个可扩展的数字运动处理器 DMP(Digital Motion Processor),可用 I2C 接口连接一个第三方的数字传感器,比如磁力计.扩展之后就可以通过其 I2C或 SPI接口 输出一个 9 轴的信号(SPI接口仅在 MPU-6000可用). MPU-60X0也可以通过其 I2C接口 连接非惯性的数字传感器,比如压力传感器. 位的 ADC,将其测量的模拟量转化 为可输出的数字量.为了精确跟踪快速和慢速的运动,传感器的测量范围都是用户可控的, ,

源:MPU6050首例整合性6轴的姿态模块 Mpu6050为全球首例整合3轴陀螺仪.3轴加速器.含9轴融合演:MPU-6000为全球首例整合性6轴运动处理组件,相较于多组件方案,免除了组合陀螺仪与加速器时之轴间差的问题,减少了大量的包装空间.MPU-6000整合了3轴陀螺仪.3轴加速器,并含可藉由第二个I2C端口连接其他厂牌之加速器.磁力传感器.或其他传感器的数位运动处理(DMP: Digital Motion Processor)硬件加速引擎,由主要I2C端口以单一数据流的形式,向应用端输出完