moyanming2013 发表于 2015-8-4 21:46 Cortex-M4至少比Cortex-M3多了：DSP，FPU（单精度浮点运算单元）和MPU（内存管理单元）。分别增加了更多的 ... 非常感谢
夏明smile 发表于 2015-6-6 11:30 我之前买过一个，程序估计也就是频率采集，就是上位机以及通信协议不知道怎么写！！ ... 上位机才是重点吧！我想是这样子的
我用printf("%0.2f %0.2f %0.2f\r\n",Angle,Angle_ax,Gyro_y);函数分别读取的加速度，角速度和倾角，我发现当我快速的改变板子的倾角的时候，比如快速变化10度，Angle（卡尔曼滤波后的倾角）瞬时变化非常快，可能会瞬间变化几十度然后回到正常角度，而当我缓慢变化10度的时候，Angle变化是正常线性变化到10度，在这两种变化中，Angle_ax（从MPU6050读取的值经过处理后的陀螺仪的Y轴数据）的变化一直都是线性正常的，并且Angle的值特别接近Angle_ax的值 问题：1，我快速改变板子倾角时Angle的变化正常吗？ 2，Angle正常变化的时候是应该与Angle_ax的值相近吗？ 现在情况就是，就算我是在减小倾角，只要我快速地改变，它显示的倾角都会先增大再减小，而如果我慢速改变的话，倾角就会缓慢减小而不会出现中间的角度增大 *************读取数据******************** //定义MPU6050内部地址 #define SMPLRT_DIV 0x19 //陀螺仪采样率 典型值 0X07 125Hz #define CONFIG 0x1A //低通滤波频率 典型值 0x00 #define GYRO_CONFIG 0x1B //陀螺仪自检及测量范围 典型值 0x18 不自检 2000deg/s #define ACCEL_CONFIG 0x1C //加速度计自检及测量范围及高通滤波频率 典型值 0x01 不自检 2G 5Hz #define INT_PIN_CFG 0x37 #define INT_ENABLE 0x38 #define INT_STATUS 0x3A //只读 #define ACCEL_XOUT_H 0x3B #define ACCEL_XOUT_L 0x3C #define ACCEL_YOUT_H 0x3D #define ACCEL_YOUT_L 0x3E #define ACCEL_ZOUT_H 0x3F #define ACCEL_ZOUT_L 0x40 #define TEMP_OUT_H 0x41 #define TEMP_OUT_L 0x42 #define GYRO_XOUT_H 0x43 #define GYRO_XOUT_L 0x44 #define GYRO_YOUT_H 0x45 #define GYRO_YOUT_L 0x46 #define GYRO_ZOUT_H 0x47 #define GYRO_ZOUT_L 0x48 //读取寄存器原生数据 MPU6050_Raw_Data.Accel_X = (buf[0]<<8 | buf[1]); MPU6050_Raw_Data.Accel_Y = (buf[2]<<8 | buf[3]); MPU6050_Raw_Data.Accel_Z = (buf[4]<<8 | buf[5]); MPU6050_Raw_Data.Temp = (buf[6]<<8 | buf[7]); MPU6050_Raw_Data.Gyro_X = (buf[8]<<8 | buf[9]); MPU6050_Raw_Data.Gyro_Y = (buf[10]<<8 | buf[11]); MPU6050_Raw_Data.Gyro_Z = (buf[12]<<8 | buf[13]); //将原生数据转换为实际值，计算公式跟寄存器的配置有关 MPU6050_Real_Data.Accel_X = -(float)(MPU6050_Raw_Data.Accel_X)/8192.0; MPU6050_Real_Data.Accel_Y = -(float)(MPU6050_Raw_Data.Accel_Y)/8192.0; MPU6050_Real_Data.Accel_Z = (float)(MPU6050_Raw_Data.Accel_Z)/8192.0; MPU6050_Real_Data.Gyro_X=-(float)(MPU6050_Raw_Data.Gyro_X - gyroADC_X_offset)/65.5; MPU6050_Real_Data.Gyro_Y=-(float)(MPU6050_Raw_Data.Gyro_Y - gyroADC_Y_offset)/65.5; MPU6050_Real_Data.Gyro_Z=(float)(MPU6050_Raw_Data.Gyro_Z - gyroADC_Z_offset)/65.5; } //******卡尔曼参数************ const float Q_angle=0.001; const float Q_gyro=0.003; const float R_angle=0.5; const float dt=0.01; //dt为kalman滤波器采样时间; const char C_0 = 1; float Q_bias, Angle_err; float PCt_0, PCt_1, E; float K_0, K_1, t_0, t_1; float Pdot[4] ={0,0,0,0}; float PP[2][2] = { { 1, 0 },{ 0, 1 } }; /*****************卡尔曼滤波**************************************************/ void Kalman_Filter(float Accel,float Gyro) { Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt; //先验估计 Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; // Pk-先验估计误差协方差的微分 Pdot[1]= -PP[1][1]; Pdot[2]= -PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; // Pk-先验估计误差协方差微分的积分 PP[0][1] += Pdot[1] * dt; // =先验估计误差协方差 PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle; //zk-先验估计 PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[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 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; //后验估计误差协方差 PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle += K_0 * Angle_err; //后验估计 Q_bias += K_1 * Angle_err; //后验估计 Gyro_y = Gyro - Q_bias; //输出值(后验估计)的微分=角速度 } ******************倾角计算***************** void Angle_Calculate(void) { /****************************加速度****************************************/ Accel_x = MPU6050_Real_Data.Accel_X; //读取X轴加速度 Angle_ax = Accel_x*1.2*180/3.14; //弧度转换为度 /****************************角速度****************************************/ Gyro_y = MPU6050_Real_Data.Gyro_Y; 时间dt，所以此处不用积分 /***************************卡尔曼融合*************************************/ Kalman_Filter(Angle_ax,Gyro_y); //卡尔曼滤波计算倾角
moyanming2013 发表于 2015-5-25 19:49 我对超低功耗做了一个帖子，欢迎围观： https://www.stmcu.org.cn/module/forum/thread-601636-1-1.html ... 看了，不错的对比贴
lkl0305 发表于 2015-5-21 12:25 http://www.st.com/web/catalog/mmc/FM141/SC1169/SS1574/LN1826/PF261324 官网地址 谢谢楼主
