江门升降车出租    A3传感器数据处理传感器存在零漂, 因此首先需要测量零点偏移
来源: admin   发布时间: 2017-09-20   1074 次浏览   大小:  16px  14px  12px
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       江门升降车出租  A3传感器数据处理传感器存在零漂, 因此首先需要测量零点偏移    江门升降车, 江门升降车公司, 江门升降车租赁    互补滤波是指在两种信号进行数据融合时,分别带有不同的噪声,并且这两种噪声具有不同的特点,可使用相反的两种滤波方法进行信号处理。X、y是信号Z的带有噪声的测量值,含是y经过滤波后得到的信号Z的估计值。假设X带有低频噪声,y带有高频噪声,GOO为高通滤波器,则l-G(s)为低通滤波器,X经过1-G(句过滤掉低频噪声,y经过G(句过滤掉高频噪声,两者形成互补关系。互补滤波算法从频域来消除干扰,不需要对系统干扰进行精确建模,算法简单易实现,适合移植到嵌入式系统中。加速度计静态测量精度高,不会随时间推移产生累积误差,但易受运动加速度和化械振动的影响产生较大误差。陀螺仪可测量敏感轴上的角速度,对角速度积分得到物体相对于初始姿态的转动角度,测量误差随时间累积,产生积分漂移现象,但可精确反映物体的动态变化,动若测量效果好。因此两者符合互补滤波中信号的特点,依据互补滤波的设计思想,利用加速度计提供的低频角度信号和陀螺仪给出的高频角速度信号,分别进行低通和高通滤波,滤除相应的干扰信号,提富测量精度。  其中,0是实际的角度值,Wg是陀螺仪测量的角速度,0。是加速度计计算得到的角度值,是陀螺仪积分得到的角度值,是互补滤波得到的角度估计值,nl和记分别为低频噪声和高频噪声。滤波器均采用一阶滤波器,传递函数。确保两个滤波器具有相同的截止频率,使得滤波器响应能覆盖整个频域。互补滤波频域和时域原理。从频域看,角度估计值表达式。应用到嵌入式系统中,进行离散化.  参数决定了两种传感器测量值的权重,应根据加速度计低通特性和陀螺仪的高通噪声将性进行选取。调整时间常数r,可以改变低通和高通滤波器的截止频率,达到调整两者权重的目的。




 
     卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状%,态进最优估计的算法。该算法利用上一时刻的估计值和当前时刻的测量值,计算出当前时刻的估计值,该值综合了当前时刻及之前所有时刻的信息,并且使计算过程中每次只处理一个时刻的量测值,大大减少了计算量。根据卡尔曼滤波器的设计思想,首先建立系统的状态方程和测量方程,之后再利用卡尔曼滤波进行状态估计。实际的物理系统是连续的,可用连续的微分方程进行状态描述。实际应用时,首先将微分方程离散化。对于随机线性定常系统, 可以进一步简化。 过程噪声W和测量噪声F可看作是相互独立的、满足正态分布的白噪声.   在实际情况下,过程噪声协方差矩阵0和测量噪声协方差矩都是随时测量时刻变化的,在这里我们假设其均为常量。卡尔曼滤波分为状态预测和测量修正两个过程。卡尔曼滤波时刻的最优估计为准,预测A时刻的状态变量,同时又对该状态进斤观测,得到观测变量;用观测量对预测量进行修正,从而得到A时刻的最优状态估计。卡尔曼滤波结构框图,滤波器的输入输出分别为系统状态的观测值和系统状态的估计值。卡尔曼滤波器可按照下述步骤求解:




   (1)首先根据A-1时刻的状态预测*时刻的状态变量,预测方程,  (2)计算对应于先验误差协方差矩阵  (3)计算卡尔曼增益;(4)根据A时刻的观测值,计算A时刻的最优估计值  (5)更新误差协方差矩阵,即计算后验误差协方差矩阵.    多次循环计算,卡尔曼增益迅速收敛,得到最优估计值。在加速度计和陀螺仪沮成的倾角测量系绕中,选择系统倾角0和加速度计估计的陀螺仪常值偏差作为状态变量,系统t时刻的倾角等于A-1时刻的倾角加上陀螺仪积分得到角度值,因此可列出该连续线性系统的状态方程.  其中过程噪声协方差矩阵0和测量噪声协方差矩阵取定值;状态向量又的第一个参数倾角0,初始值取MPU6050在4=1时由三轴加速度计计算得到的角度,第二个参数陀螺仪偏差设为0。利用陀螺仪输出的角速度预测当前角度,然后根据前期陀螺仪实验数据,求先验误差协方差。4=2时,加速度计计算得到的角度更新预测值。(5)验误差协方差矩阵,回到步驟(2)用于下一次卡尔曼滤波循环。数据融合算法对基于加速度计和陀螺仪的倾角测量具有显著效果,经过实验发现,卡尔曼滤波比互补滤波算法效果更好。



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     射频通信模块程序设计,   对于CC2530的软件开发,官方提供了SimplicTI、TIMAC、ZSta等多种协议,对于无线传感器网络常采用ZStack协议找按Zigbee协议组网,这些协议找己经实现了硬件底层驱动,用户只需要编写应用层程序即可。然而在本文所设计的系统中,节点数少,通信距离近,无需路由。如果引入复杂的协议,首先增加了软件设计的难度,其次为了维护当前Zigbee网络和通信质量,需要频繁发送信标顿和确认晌,降低了系统性能,加大了设备功耗。本文中选用TI提供的一个轻量级底层驱动库BasicRF,避免了复杂的协议处理,数据处理和传输速度快。本文在应用程序中直接调用BasicRF提供的射频收发函数实现无线通信网络的构建。




      BasicRF为点对点双向数据收发提供了简单的无线通信协议,它是应用层和硬件抽象层之间的桥梁,基于BasicRF实现的程序架构。硬件抽象层实现了圧距802.15.4的PHY层和部分MAC层,可向上层提供服务。HAL层实现了对CC2530硬件指令的封装,包括GPI0中断引脚配置、USART通信接口读写等,同时在此基础上进一步封装,为BasicRF和应用层提供接曰函数。BasicRF实现了802.15.4标准MAC层中的部分协议,主要有下特征:



   (1)网络中的节点不区分协调器、路由器或终端设备,所有节点对等。 (2)数据传输时会等待信道空闲,但不进行两次CCA检测。(3)提供了数据加密功能,由开发者自行选择是否启动加密。(4)BasicRF的数据包与IEEE802.15.4规定的侦格式一致,主要用于数据侦和确认。\






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