基于ARDUINO使用卡尔曼滤波解算MPU6050
vanguard_Marx
Vanguard_Marx2022/04/05原创 航天技术 IP:福建
关键词
固体火箭C++卡尔曼arduino
/*
+------------------------------+
|       Solid rocket DIP控制程序    |
|          语言:Arduino C++              |
|          2022-04-04-V1.0             |
|     Copy right:Vanguard_Marx   | 
|      QQ:1533363319                   |
|          开源协议:GPL                  |
+------------------------------+
*/
#include "Wire.h"
#include "I2Cdev.h"
#include "MPU6050.h"
 
MPU6050 accelgyro;
 
unsigned long now, lastTime = 0;
float dt;                                   //微分时间
 
int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz;             //加速度计陀螺仪原始数据
float aax=0, aay=0,aaz=0, agx=0, agy=0, agz=0;    //角度变量
long axo = 0, ayo = 0, azo = 0;             //加速度计偏移量
long gxo = 0, gyo = 0, gzo = 0;             //陀螺仪偏移量
 
float pi = 3.1415926;
float AcceRatio = 16384.0;                  //加速度计比例系数
float GyroRatio = 131.0;                    //陀螺仪比例系数
 
uint8_t n_sample = 8;                       //加速度计滤波算法采样个数
float aaxs[8] = {0}, aays[8] = {0}, aazs[8] = {0};         //x,y轴采样队列
long aax_sum, aay_sum,aaz_sum;                      //x,y轴采样和
 
float a_x[10]={0}, a_y[10]={0},a_z[10]={0} ,g_x[10]={0} ,g_y[10]={0},g_z[10]={0}; //加速度计协方差计算队列
float Px=1, Rx, Kx, Sx, Vx, Qx;             //x轴卡尔曼变量
float Py=1, Ry, Ky, Sy, Vy, Qy;             //y轴卡尔曼变量
float Pz=1, Rz, Kz, Sz, Vz, Qz;             //z轴卡尔曼变量
 const int MPU = 0x68; // MPU6050 I2C address
float AccX, AccY, AccZ;
float GyroX, GyroY, GyroZ;
float accAngleX, accAngleY, gyroAngleX, gyroAngleY, gyroAngleZ;
float roll, pitch, yaw;
float AccErrorX, AccErrorY, GyroErrorX, GyroErrorY, GyroErrorZ;
float elapsedTime, currentTime, previousTime;
int c = 0;
void setup()
{
    Serial.begin(19200);
  Wire.begin();                      // Initialize comunication
  Wire.beginTransmission(MPU);       // Start communication with MPU6050 // MPU=0x68
  Wire.write(0x6B);                  // Talk to the register 6B
  Wire.write(0x00);                  // Make reset - place a 0 into the 6B register
  Wire.endTransmission(true);        //end the transmission
  
 
 
    accelgyro.initialize();                 //初始化
 
    unsigned short times = 200;             //采样次数
    for(int i=0;i<times;i++)
    {
        accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz); //读取六轴原始数值
        axo += ax; ayo += ay; azo += az;      //采样和
        gxo += gx; gyo += gy; gzo += gz;
    
    }
    
    axo /= times; ayo /= times; azo /= times; //计算加速度计偏移
    gxo /= times; gyo /= times; gzo /= times; //计算陀螺仪偏移
}
 
void loop()
{
    unsigned long now = millis();             //当前时间(ms)
    dt = (now - lastTime) / 1000.0;           //微分时间(s)
    lastTime = now;                           //上一次采样时间(ms)
 
    accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz); //读取六轴原始数值
 
    float accx = ax / AcceRatio;              //x轴加速度
    float accy = ay / AcceRatio;              //y轴加速度
    float accz = az / AcceRatio;              //z轴加速度
 
    aax = atan(accy / accz) * (-180) / pi;    //y轴对于z轴的夹角
    aay = atan(accx / accz) * 180 / pi;       //x轴对于z轴的夹角
    aaz = atan(accz / accy) * 180 / pi;       //z轴对于y轴的夹角
 
    aax_sum = 0;                              // 对于加速度计原始数据的滑动加权滤波算法
    aay_sum = 0;
    aaz_sum = 0;
  
    for(int i=1;i<n_sample;i++)
    {
        aaxs[i-1] = aaxs[i];
        aax_sum += aaxs[i] * i;
        aays[i-1] = aays[i];
        aay_sum += aays[i] * i;
        aazs[i-1] = aazs[i];
        aaz_sum += aazs[i] * i;
    
    }
    
    aaxs[n_sample-1] = aax;
    aax_sum += aax * n_sample;
    aax = (aax_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0; //角度调幅至0-90°
    aays[n_sample-1] = aay;                        //此处应用实验法取得合适的系数
    aay_sum += aay * n_sample;                     //本例系数为9/7
    aay = (aay_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0;
    aazs[n_sample-1] = aaz; 
    aaz_sum += aaz * n_sample;
    aaz = (aaz_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0;
 
    float gyrox = - (gx-gxo) / GyroRatio * dt; //x轴角速度
    float gyroy = - (gy-gyo) / GyroRatio * dt; //y轴角速度
    float gyroz = - (gz-gzo) / GyroRatio * dt; //z轴角速度
    agx += gyrox;                             //x轴角速度积分
    agy += gyroy;                             //x轴角速度积分
    agz += gyroz;
    
    /* kalman start */
    Sx = 0; Rx = 0;
    Sy = 0; Ry = 0;
    Sz = 0; Rz = 0;
    
    for(int i=1;i<10;i++)
    {                 //测量值平均值运算
        a_x[i-1] = a_x[i];                      //即加速度平均值
        Sx += a_x[i];
        a_y[i-1] = a_y[i];
        Sy += a_y[i];
        a_z[i-1] = a_z[i];
        Sz += a_z[i];
    
    }
    
    a_x[9] = aax;
    Sx += aax;
    Sx /= 10;                                 //x轴加速度平均值
    a_y[9] = aay;
    Sy += aay;
    Sy /= 10;                                 //y轴加速度平均值
    a_z[9] = aaz;
    Sz += aaz;
    Sz /= 10;
 
    for(int i=0;i<10;i++)
    {
        Rx += sq(a_x[i] - Sx);
        Ry += sq(a_y[i] - Sy);
        Rz += sq(a_z[i] - Sz);
    
    }
    
    Rx = Rx / 9;                              //得到方差
    Ry = Ry / 9;                        
    Rz = Rz / 9;
  
    Px = Px + 0.0025;                         // 0.0025在下面有说明...
    Kx = Px / (Px + Rx);                      //计算卡尔曼增益
    agx = agx + Kx * (aax - agx);             //陀螺仪角度与加速度计速度叠加
    Px = (1 - Kx) * Px;                       //更新p值
 
    Py = Py + 0.0025;
    Ky = Py / (Py + Ry);
    agy = agy + Ky * (aay - agy); 
    Py = (1 - Ky) * Py;
  
    Pz = Pz + 0.0025;
    Kz = Pz / (Pz + Rz);
    agz = agz + Kz * (aaz - agz); 
    Pz = (1 - Kz) * Pz;
 // === Read acceleromter data 加速度计=== //
  Wire.beginTransmission(MPU);
  Wire.write(0x3B); // Start with register 0x3B (ACCEL_XOUT_H)
  Wire.endTransmission(false);
  Wire.requestFrom(MPU, 6, true); // Read 6 registers total, each axis value is stored in 2 registers
  //For a range of +-2g, we need to divide the raw values by 16384, according to the datasheet
  AccX = (Wire.read() << 8 | Wire.read()) / 16384.0; // X-axis value
  AccY = (Wire.read() << 8 | Wire.read()) / 16384.0; // Y-axis value
  AccZ = (Wire.read() << 8 | Wire.read()) / 16384.0; // Z-axis value
  accAngleX = (atan(AccY / sqrt(pow(AccX, 2) + pow(AccZ, 2))) * 180 / PI) - 0.58; // AccErrorX ~(0.58) See the calculate_IMU_error()custom function for more details
  accAngleY = (atan(-1 * AccX / sqrt(pow(AccY, 2) + pow(AccZ, 2))) * 180 / PI) + 1.58; // AccErrorY ~(-1.58)
  // === Read gyroscope data陀螺仪 === //
  previousTime = currentTime;     
  currentTime = millis();           
  elapsedTime = (currentTime - previousTime) / 1000;
  Wire.beginTransmission(MPU);
  Wire.write(0x43);
  Wire.endTransmission(false);
  Wire.requestFrom(MPU, 6, true);
  GyroX = (Wire.read() << 8 | Wire.read()) / 131.0; 
  GyroY = (Wire.read() << 8 | Wire.read()) / 131.0;
  GyroZ = (Wire.read() << 8 | Wire.read()) / 131.0;
  GyroX = GyroX; // GyroErrorX ~(-0.56)  
  GyroY = GyroY; // GyroErrorY ~(2)
  GyroZ = GyroZ - 0.775; // GyroErrorZ ~ (-0.8)//调参
  gyroAngleX = gyroAngleX + GyroX * elapsedTime; // deg/s * s = deg
  gyroAngleY = gyroAngleY + GyroY * elapsedTime;
  yaw =  yaw + GyroZ * elapsedTime;
  //gyro-陀螺仪 角速度
    Serial.print(agx);Serial.print(",");
    Serial.print(agy);Serial.print(",");
    Serial.println(yaw);
    delay (20);
}


来自:航空航天 / 航天技术
1
4
已屏蔽 原因:{{ notice.reason }}已屏蔽
{{notice.noticeContent}}
~~空空如也
白沫0001
1年1个月前 IP:天津
926268

现在有个6050的库文件,里面好像写好了滤波算法,晚些我会测试一下lz的算法效果🙏

引用
评论
加载评论中,请稍候...
200字以内,仅用于支线交流,主线讨论请采用回复功能。
折叠评论

想参与大家的讨论?现在就 登录 或者 注册

所属专业
上级专业
同级专业
文件下载
加载中...
{{errorInfo}}
{{downloadWarning}}
你在 {{downloadTime}} 下载过当前文件。
文件名称:{{resource.defaultFile.name}}
下载次数:{{resource.hits}}
上传用户:{{uploader.username}}
所需积分:{{costScores}},{{holdScores}}下载当前附件免费{{description}}
积分不足,去充值
文件已丢失

当前账号的附件下载数量限制如下:
时段 个数
{{f.startingTime}}点 - {{f.endTime}}点 {{f.fileCount}}
视频暂不能访问,请登录试试
仅供内部学术交流或培训使用,请先保存到本地。本内容不代表科创观点,未经原作者同意,请勿转载。
音频暂不能访问,请登录试试
支持的图片格式:jpg, jpeg, png
插入公式
评论控制
加载中...
文号:{{pid}}
投诉或举报
加载中...
{{tip}}
请选择违规类型:
{{reason.type}}

空空如也

加载中...
详情
详情
推送到专栏从专栏移除
设为匿名取消匿名
查看作者
回复
只看作者
加入收藏取消收藏
收藏
取消收藏
折叠回复
置顶取消置顶
评学术分
鼓励
设为精选取消精选
管理提醒
编辑
通过审核
评论控制
退修或删除
历史版本
违规记录
投诉或举报
加入黑名单移除黑名单
查看IP
{{format('YYYY/MM/DD HH:mm:ss', toc)}}