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前言
开发板自带六轴加速度传感器可实时测量三轴加速度,三轴角速度。
通过这些数据可以进行姿态解算,知道开发板的姿态变化,进而可利用此进行交互。
参考
https://wiki.unihiker.com/pinpong_python_lib#target_9
传感器数据获取
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from pinpong.board import *
from pinpong.extension.unihiker import *
while True:
ax = accelerometer.get_x() #读取加速度X的值
ay = accelerometer.get_y() #读取加速度Y的值
az = accelerometer.get_z() #读取加速度Z的值
a = accelerometer.get_strength() #读取加速度强度(x、y、z方向的合力)
gx = gyroscope.get_x() #读取陀螺仪X的值
gy = gyroscope.get_y() #读取陀螺仪Y的值
gz= gyroscope.get_z() #读取陀螺仪Z的值
time.sleep(0.1)
姿态解算
import math
#IMU算法更新
Kp = 100 #比例增益控制加速度计/磁强计的收敛速度
Ki = 0.002 #积分增益控制陀螺偏差的收敛速度
halfT = 0.001 #采样周期的一半
#传感器框架相对于辅助框架的四元数(初始化四元数的值)
q0 = 1
q1 = 0
q2 = 0
q3 = 0
#由Ki缩放的积分误差项(初始化)
exInt = 0
eyInt = 0
ezInt = 0
def Update_IMU(ax,ay,az,gx,gy,gz):
global q0
global q1
global q2
global q3
global exInt
global eyInt
global ezInt
# print(q0)
#测量正常化
norm = math.sqrt(ax*ax+ay*ay+az*az)
#单元化
ax = ax/norm
ay = ay/norm
az = az/norm
#估计方向的重力
vx = 2*(q1*q3 - q0*q2)
vy = 2*(q0*q1 + q2*q3)
vz = q0*q0 - q1*q1 - q2*q2 + q3*q3
#错误的领域和方向传感器测量参考方向之间的交叉乘积的总和
ex = (ay*vz - az*vy)
ey = (az*vx - ax*vz)
ez = (ax*vy - ay*vx)
#积分误差比例积分增益
exInt += ex*Ki
eyInt += ey*Ki
ezInt += ez*Ki
#调整后的陀螺仪测量
gx += Kp*ex + exInt
gy += Kp*ey + eyInt
gz += Kp*ez + ezInt
#整合四元数
q0 += (-q1*gx - q2*gy - q3*gz)*halfT
q1 += (q0*gx + q2*gz - q3*gy)*halfT
q2 += (q0*gy - q1*gz + q3*gx)*halfT
q3 += (q0*gz + q1*gy - q2*gx)*halfT
#正常化四元数
norm = math.sqrt(q0*q0 + q1*q1 + q2*q2 + q3*q3)
q0 /= norm
q1 /= norm
q2 /= norm
q3 /= norm
#获取欧拉角 pitch、roll、yaw
pitch = math.asin(-2*q1*q3+2*q0*q2)*57.3
roll = math.atan2(2*q2*q3+2*q0*q1,-2*q1*q1-2*q2*q2+1)*57.3
yaw = math.atan2(2*(q1*q2 + q0*q3),q0*q0+q1*q1-q2*q2-q3*q3)*57.3
return pitch,roll,yaw
分别旋转三个轴,可以看到三个分量值变化。
打印欧拉角如下
可视化
将角度投影到平面,根据角度计算x,y坐标的分量,从原点画线,就可以形成一个圆形轨迹,角度变化就对应着在圆形轨迹移动
这里只体现了r,y两个轴的角度
def Draw_Pos(gui,p,r,y):
l = 100
LCDX=240
LCDY=320
px = l*math.sin(p)
py = l*math.cos(p)
gui.draw_line(x0=LCDX/2,y0=LCDY/2,x1=LCDX/2+px,y1=LCDY/2+py,width=4,color=(255,0,0),onclick=lambda:print("line clicked"))
测试
综合以上得到测试程序如下
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from pinpong.board import *
from pinpong.extension.unihiker import *
from unihiker import GUI #导入包
import math
#IMU算法更新
Kp = 100 #比例增益控制加速度计/磁强计的收敛速度
Ki = 0.002 #积分增益控制陀螺偏差的收敛速度
halfT = 0.001 #采样周期的一半
#传感器框架相对于辅助框架的四元数(初始化四元数的值)
q0 = 1
q1 = 0
q2 = 0
q3 = 0
#由Ki缩放的积分误差项(初始化)
exInt = 0
eyInt = 0
ezInt = 0
def Update_IMU(ax,ay,az,gx,gy,gz):
global q0
global q1
global q2
global q3
global exInt
global eyInt
global ezInt
# print(q0)
#测量正常化
norm = math.sqrt(ax*ax+ay*ay+az*az)
#单元化
ax = ax/norm
ay = ay/norm
az = az/norm
#估计方向的重力
vx = 2*(q1*q3 - q0*q2)
vy = 2*(q0*q1 + q2*q3)
vz = q0*q0 - q1*q1 - q2*q2 + q3*q3
#错误的领域和方向传感器测量参考方向之间的交叉乘积的总和
ex = (ay*vz - az*vy)
ey = (az*vx - ax*vz)
ez = (ax*vy - ay*vx)
#积分误差比例积分增益
exInt += ex*Ki
eyInt += ey*Ki
ezInt += ez*Ki
#调整后的陀螺仪测量
gx += Kp*ex + exInt
gy += Kp*ey + eyInt
gz += Kp*ez + ezInt
#整合四元数
q0 += (-q1*gx - q2*gy - q3*gz)*halfT
q1 += (q0*gx + q2*gz - q3*gy)*halfT
q2 += (q0*gy - q1*gz + q3*gx)*halfT
q3 += (q0*gz + q1*gy - q2*gx)*halfT
#正常化四元数
norm = math.sqrt(q0*q0 + q1*q1 + q2*q2 + q3*q3)
q0 /= norm
q1 /= norm
q2 /= norm
q3 /= norm
#获取欧拉角 pitch、roll、yaw
pitch = math.asin(-2*q1*q3+2*q0*q2)*57.3
roll = math.atan2(2*q2*q3+2*q0*q1,-2*q1*q1-2*q2*q2+1)*57.3
yaw = math.atan2(2*(q1*q2 + q0*q3),q0*q0+q1*q1-q2*q2-q3*q3)*57.3
return pitch,roll,yaw
def Draw_Pos(gui,p,r,y):
l = 100
LCDX=240
LCDY=320
px = l*math.sin(p)
py = l*math.cos(p)
gui.draw_line(x0=LCDX/2,y0=LCDY/2,x1=LCDX/2+px,y1=LCDY/2+py,width=4,color=(255,0,0),onclick=lambda:print("line clicked"))
Board().begin() #初始化
gui=GUI()#实例化GUI类
while True:
ax = accelerometer.get_x() #读取加速度X的值
ay = accelerometer.get_y() #读取加速度Y的值
az = accelerometer.get_z() #读取加速度Z的值
a = accelerometer.get_strength() #读取加速度强度(x、y、z方向的合力)
gx = gyroscope.get_x() #读取陀螺仪X的值
gy = gyroscope.get_y() #读取陀螺仪Y的值
gz= gyroscope.get_z() #读取陀螺仪Z的值
p,r,y = Update_IMU(ax,ay,az,gx,gy,gz)
print(p,y,y)
Draw_Pos(gui,p,r,y)
time.sleep(0.1)
总结
以上测试了六轴传感器的基本操作与姿态解算,基于完善的官方python库,能很快就完成基本的Demo。
基于此可以完成更多的有意义的项目,比如水平仪,角度仪,手势控制等。