一种基于MEMS运动姿态传感器的研究与设计_张琳

将算出的航向角与陀螺仪 z 轴测得的数据一起作 为卡尔曼滤波的输入 ， 选择合适的卡尔曼滤波参数 ， 经 迭代运算可以计算得到较为精确的姿态信息 。 一组数
参考文献 ：
[1] 郭才发 ， 胡正东 ， 张士峰 ， 蔡洪 . 地磁导航综述 . 长沙 : 国防科技大航天与材料工程学院 ， 宇航学报 ,2009 ：56-71. [2] 付梦印 ， 邓志红 ， 张继伟 . Kalman 滤波理论及其在导航系统中的应用 [M]. 北京 ： 科学出版社 ，2003 ：89-97. [3] 高宗余 ， 李德胜 . 多 MEMS 传感器姿态测量系统的研究 [J]. 电光与控制 ，Mar. 2010 ，17 （3 ）:68-70. [4] 段精婧 . 基于地磁 、 陀螺原理的姿态测试技术研究 . 山西 ： 中北大学硕士论文 ,2010.
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作者简介 ： 张琳 （1988- ）， 女 ， 湖北咸宁人 ， 硕士 ， 研究方向为嵌入式开发 、 无线传感器网络 收稿日期 ：2016-12-08 修稿日期 ：2017-02-05
cal System ） 惯性传感器在体积 、 成本 、 功耗和抗冲击能
力等方面都存在很大优势 ， 因此本设计提出一种基于
MEMS 陀 螺 仪 （ 型 号 L3G4200D） 及 三 轴 MEMS 磁 强 计
（ 型号 HMC5883L ） 组成 。 单片机将传感器采 集到的九 个数据输入上位机 ， 由上位机相应软件计算出姿态角 ，
MEMS 传感器以其体积小 、 成本低 、 功耗低 、 量程大 、 可
靠性高等优势 ， 得以快速发展 ， 同样推动了姿态测量系 统的发展 。 运动姿态的测量实质上属于惯性系统的研究领 域 。 陀螺仪和加速度计是各类惯性系统的核心测量元 件 ， 统称为惯性传感器 。 传统的惯性传感器结构复杂 、 体 积 较 大 且 成 本 高 ， 而 MEMS （Micro-Electro Mechani-
并转换成可用输出信号的传感器叫做姿态传感器 。 运 动姿态传感器能够输出运动载体的航向角 、 俯仰角和 横滚角 ， 可以为航天器 、 导弹 、 舰船 、 车辆 、 机 器 人 等 载 体提供全方位姿 态及航向等信息 ， 在 科 研 、 军 事 、 民 用 等领域都有广泛的应用需求 。 近年来 ，航天器 、 导弹 、 舰 船 、 车辆 、 机器人 、 无人机等领域发展快速 ， 考虑到姿态 测量在这些领域中的应用广泛 ， 姿态传感器的研制与 开发得到了大家广泛的重视 ，并有了较大的发展 。 其中
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实验结果分析
根据实验结果可知 ， 运动姿态传感器能正确测量
alpha bias
（k ）=
1 ຫໍສະໝຸດ Baidudt
0 1
alpha bias
（k ）+
dt
1
反映物体的运动姿态 ， 基本可以正确测量物体的俯仰
u（k）
角 、翻滚角和航向角 ，实现了系统的设计目标 。 但是传感器仍存在着测量精度不够高的问题 。 总 结原因主要有以下两点 ： 首先 ， 选择的传感器本身的测 量精度和稳定性不够高 ， 由于选用的不是高精度的传 感器 ， 这方面的误差在所难免 ； 另一方面就是算法的精 度和稳定性还有待继续研究 ， 姿态解算的方法比较多 ， 各种方法也都有自身的优缺点 ， 而且算法的性能还与 设置的参数有关 。
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运动姿态传感器的实现
综 合 考 虑 MEMS 陀 螺 成 本 低 、 体 积 小 、 动 态 性 能
1.1 姿态传感器的硬件实现
好 ， 以 及 MEMS 加 速 度 计 、 磁 强 计 组 合 测 姿 静 态 性 能 较好的互补优势 ， 最终选用这三种器件组合构成姿态 测量系统 。 通过信息融合算法 ，利用加速度计和磁强计 的输出对陀螺输出误差进行实时修正 ， 最终得到载体 姿态信息的最优估计 。 这种组合方式不仅满足了应用 的各项需求 ， 也实现了三种器件的优势互补 ， 构成了传 感器的冗余配置 ，提高了系统的可靠性 。 运动姿态传感 器主要由三轴 MEMS 加速度计 （型号 LIS344ALH）、三轴
Research and Design of A Motion Sensor Based on MEMS
ZHANG Lin
（Cunjin College ， Guangdong Ocean University ，Zhanjiang 524000)
Abstract ： Carrier attitude is important parameters for carrier manipulation and control. The traditional mechanical gyroscope, laser gyro and optical fiber gyro have the disadvantages of large volume and high cost. The new attitude sensor system adopts the gyroscope, accelerometer and magnetometer combination method to determine the attitude. Software algorithm adopts the attitude determination algorithm, and used Kalman filter to do data fusion. Experimental results show that the developed system has the advantages of low cost, miniaturization, low power consumption. Keywords ： MEMS Sensor; Motion Attitude Sensor; Attitude Calculation; Kalman Filtering
Abstract ： Aiming at the blank of clothing logo recognition in computer vision, proposes a new clothing identification method based on improved Hopfield neural network. First, uses wavelet transform for image feature extraction and uses these features as the target pattern to establish Hopfield neural network model. Simulates on the MATLAB, the experimental results show that this method can identify the clothing mark and meet the requirements. Keywords ： Digital Image; Feature Extraction; Wavelet Transform Method; Hopfield Neural Network
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现代计算机
2017.02 下
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现代计算机
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图形图像
Identification of Clothing Based on Neural Network
FU Xia-sheng ，LIN Yi
（College of Computer Science ， Sichuan University ，Chengdu 610065 ）
MEMS ； 姿态传感器 ； 姿态结算 ； 卡尔曼滤波
基金项目 ： 潍坊教育学院青年计划 （No.201102js）
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引言
能感受物体姿态 （ 轴线对重力坐标系的空间位置 ）
曼滤波提高其精度 。 主要完成基于 MEMS 惯性传感器 的微小型捷联式运动姿态测量系统的设计 ， 利用微惯 性测量元件构成惯性姿态测量系统的关键技术 ， 完成 系统的总体设计 ， 满足载体的姿态测量或姿态控制需 要。
研究与开发
文章编号 ：1007-1423 （2017 ）06-0012-03
DOI ：10.3969/j.issn.1007-1423.2017.06.003
一种基于 MEMS 运动姿态传感器的研究与设计
张琳
（ 广东海洋大学寸金学院机电工程系 ， 湛江 524000 ）
摘要 ： 载体姿态是载体操纵 、 控制和载体其他一些功能系统所必需的重要参数 。 传统机械陀螺 、 激光陀螺 、 光纤陀螺等体积 大 ，且成本较高 ，无陀螺系统的各种方案从应用环境及体积成本上也不能满足要求 。 所设计的姿态传感器系统采用陀 螺仪 、 加速度计和磁强计组合的方法确定姿态 ，软件算法采用组合系统姿态确定算法 ， 运用卡尔曼滤波器进行数据融 合 。 实验结果表明本研发系统具有成本低 、 小型化 、 功耗低等特点 。 关键词 ：
MEMS 运动姿态传感器的姿态解算算法 ， 并利用卡尔
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现代计算机
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研究与开发
再调用动画模拟载体的运动姿态 。
据处理完成后 ， 再进行下一组数的循环处理 ， 保证实时 性较好 ，不丢失数据 。

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其中 alpha 为角度值 ， 而 bias 为上一时刻陀螺的 值 。 经过卡尔曼滤波的迭代算法 ，将由加速度或磁强计 计算得到的角度与陀螺仪输出的角度进行融合 ， 减小 误差 ，提高在准确性 。
表 1 卡尔曼滤波的具体步骤
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上位机的动态演示
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图 1 运动姿态传感器的组成
1.2 卡尔曼滤波算法
本系统中卡尔曼滤波需要两个输入量 ， 分别是加速 度计或磁强计算得的角度和陀螺的输出值 。 首先需要 建立一个线性化的模型 ， 每次迭代卡尔曼滤波将改变 线性模型中的变量 。 线性模型如下 ：
图 2 平放桌面 图 3 roll≈60°

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结语
本文设计的姿态传感器系统采用了陀螺仪 、 加速


度计和磁强计组合的方法确定姿态 ， 软件算法采用了 组合系统姿态确定算法 ， 运用卡尔曼滤波器进行数据 融合 。 相比于其他姿态传感器 ，本文所设计的传感器最 大的优势在于体积小 、功耗低和低成本 。 由于国内外现 在研发的姿态传感器虽然精 度 较 高 但 大 都 比 较 昂 贵 ， 低成本 、低功耗的姿态测量系统有着较好的应用前景 。