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隨著人工智能技術(shù)的多元化快速發(fā)展，各種智能場(chǎng)景應(yīng)用不斷涌出，“motion detect”作為最有效而直接的空間信息感知單元，在人工智能應(yīng)用場(chǎng)景中也被賦予了非常重要的角色。九軸姿態(tài)傳感器，包括了加速度計(jì)、陀螺儀和磁力計(jì)，為“motion detect”提供了必需的傳感數(shù)據(jù)。本篇主要講述九軸姿態(tài)傳感器中的加速度計(jì)部分。

受地心引力的影響，物體都有一個(gè)重力加速度，大家應(yīng)該都知道它的值是1g=9.8米/秒^2。關(guān)于這個(gè)單位，簡(jiǎn)單的用公式介紹一下，如果一個(gè)物體在t秒時(shí)間內(nèi)速度從V1米/秒加速到V2米/秒，則這個(gè)物體的加速度a是多少，計(jì)算為a=(V2-V1)/t，所以a的單位是（米/秒）/秒，為米/秒^2。對(duì)于一個(gè)數(shù)學(xué)概念上的點(diǎn)的重力加速度，只有空間位置，而沒有方向，不過(guò)對(duì)于一個(gè)具有立體形狀的物體的重力加速度，會(huì)有X/Y/Z三軸方向性，九軸傳感器里面的加速度計(jì)就是指對(duì)X/Y/Z的三軸加速度感知。

如圖1所示，加速度傳感器的輸出包括Xout表示X軸的傳感數(shù)據(jù)分量，Yout表示Y軸的傳感數(shù)據(jù)分量，Zout表示Z軸的傳感數(shù)據(jù)分量，如果Xout/Yout/Zout分別是加速度矢量V在X/Y/Z三軸的投影，則根據(jù)圖示里面的三維空間的勾股定理，我們可以得出

“V^2 = Xout^2 + Yout^2 + Zout^2”（長(zhǎng)方體：對(duì)角線^2 = 長(zhǎng)^2 + 寬^2 + 高^(guò)2）

如果物體此時(shí)只受重力影響，我們就可以根據(jù)以上數(shù)據(jù)得出物體在X/Y/Z軸上面的傾斜角度了，假設(shè)三軸對(duì)應(yīng)的傾斜角分別是Ax/Ay/Az，則根據(jù)直角三角形的斜邊公式“cos(A)=（∠A的）鄰邊/斜邊”可以得出

cos(Ax) = Xout / V 對(duì)應(yīng)的 Ax = arcos(Xout / V)

cos(Ay) = Yout / V 對(duì)應(yīng)的 Ay = arcos(Yout / V)

cos(Az) = Zout / V 對(duì)應(yīng)的 Az = arcos(Zout / V)

圖1

以上內(nèi)容是基于數(shù)字傳感器的數(shù)據(jù)處理，而有時(shí)候我們會(huì)選擇模擬傳感器，如圖2所示，對(duì)于模擬傳感器我們需要對(duì)ADC數(shù)據(jù)進(jìn)行前期處理才能得到對(duì)應(yīng)的Xout/Yout/Zout。圖2中所示為12位ADC模塊，所以其輸出值最大為2^12-1=4095，我們可以根據(jù)以下公式得出Xout/Yout/Zout的值

Xout = （(ADCx/4095) * Vref – V0g) / Sens

Yout = （(ADCy/4095) * Vref – V0g) / Sens

Zout = （(ADCz/4095) * Vref – V0g) / Sens

其中等式中的ADCx/ADCy/ADCz為ADC輸出值，Vref為參考電壓，V0g為零加速度電壓值，Sens為加速度計(jì)的靈敏度（即單位重力發(fā)生變化后引起的電壓變化值）。如此，得到Xout/Yout/Zout的值后即可參考前面內(nèi)容計(jì)算物體傾斜角。

圖2