隨著人工智能技術的多元化快速發展,各種智能場景應用不斷涌出,“motion detect”作為最有效而直接的空間信息感知單元,在人工智能應用場景中也被賦予了非常重要的角色。九軸姿態傳感器,包括了加速度計、陀螺儀和磁力計,為“motion detect”提供了必需的傳感數據。本篇主要講述九軸姿態傳感器中的加速度計部分。
受地心引力的影響,物體都有一個重力加速度,大家應該都知道它的值是1g=9.8米/秒^2。關于這個單位,簡單的用公式介紹一下,如果一個物體在t秒時間內速度從V1米/秒加速到V2米/秒,則這個物體的加速度a是多少,計算為a=(V2-V1)/t,所以a的單位是(米/秒)/秒,為米/秒^2。對于一個數學概念上的點的重力加速度,只有空間位置,而沒有方向,不過對于一個具有立體形狀的物體的重力加速度,會有X/Y/Z三軸方向性,九軸傳感器里面的加速度計就是指對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軸的傳感數據分量,Yout表示Y軸的傳感數據分量,Zout表示Z軸的傳感數據分量,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”(長方體:對角線^2 = 長^2 + 寬^2 + 高^2)
如果物體此時只受重力影響,我們就可以根據以上數據得出物體在X/Y/Z軸上面的傾斜角度了,假設三軸對應的傾斜角分別是Ax/Ay/Az,則根據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 對應的 Ax = arcos(Xout / V)
cos(Ay) = Yout / V 對應的 Ay = arcos(Yout / V)
cos(Az) = Zout / V 對應的 Az = arcos(Zout / V)
圖1
以上內容是基于數字傳感器的數據處理,而有時候我們會選擇模擬傳感器,如圖2所示,對于模擬傳感器我們需要對ADC數據進行前期處理才能得到對應的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為加速度計的靈敏度(即單位重力發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容計算物體傾斜角。
圖2
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