MPU6050_MATLAB.zip_MPU6050_mpu6050matlab_mpu6050数据_mpu6050计算位移_matlabmpu6050,mpu6050计算位移资源-CSDN下载

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5星 · 超过95%的资源 137 浏览量 2022-07-15 21:15:53 上传评论 12 收藏 2KB ZIP 举报

MPU6050是一款广泛应用在惯性测量单元（IMU）中的微型传感器，由InvenSense公司生产。它集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪，能够提供全方位的运动和姿态数据，广泛用于无人机、机器人、智能手机和其他需要运动追踪的设备中。在MATLAB环境下，我们可以利用MPU6050的数据来执行各种复杂的计算任务，例如本案例中的位移计算。描述中的"二次积分计算位移"是指，通过读取MPU6050的加速度数据，经过两次积分运算来估算物体的位移。加速度是速度对时间的导数，而速度又是位移对时间的导数，因此，通过连续积分加速度信号，可以得到物体的瞬时速度和累计位移。我们需要配置MATLAB与MPU6050之间的通信。这通常通过I2C协议实现，MATLAB可以通过硬件接口工具箱或者自定义的MATLAB函数与硬件设备进行通信。在MATLAB中编写代码，设置正确的I2C地址，读取传感器的数据，并将原始的16位二进制数据转换为可读的工程单位。接着，处理加速度数据。由于加速度传感器会受到重力的影响，读到的数据会包含一个静态部分（对应地球的重力加速度）和动态部分（对应物体的实际加速度）。因此，通常需要对数据进行偏置校准，去除静态部分，只保留动态变化的部分。然后，进行积分运算。由于加速度数据可能存在噪声，直接积分会导致位移估计的误差迅速积累。因此，常常采用低通滤波器对原始加速度数据进行预处理，以减少噪声影响。在MATLAB中，可以使用滤波器设计工具箱创建适当的滤波器，如巴特沃斯滤波器或卡尔曼滤波器。一旦加速度数据被滤波，就可以进行两次积分。第一次积分得到速度，第二次积分得到位移。积分过程需要注意时间戳的同步，确保积分是在相同的时间间隔内进行的，以避免引入额外的误差。此外，为了减小积分误差，可以使用数值积分方法，比如辛普森法或者梯形法。在提供的"Test2.m"文件中，可能包含了实现这些步骤的MATLAB代码。通常，这个文件会定义读取数据、滤波、积分以及计算位移的函数。通过分析和运行这段代码，你可以理解并学习如何在实际项目中处理MPU6050的数据，以及如何利用这些数据进行高精度的位移计算。 MPU6050与MATLAB的结合，为我们提供了一种强大的工具，可以实时监测和分析物体的运动状态。通过对传感器数据的精细处理，我们能够获取到精确的位置信息，这对于各种自动化和运动控制应用来说至关重要。

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Test2.m 6KB

newData = importdata('Data.txt', '\t', 2); data=newData.data; A=9.84*[data(:,2) data(:,3) data(:,4)]; AA=A; W=2*pi*[data(:,5) data(:,6) data(:,7)]; Angle=[data(:,8) data(:,9) data(:,10)]/(180*pi); F=1; Q=[1 0 0 0]; deltaT=0.01; G=[0 0 9.84]; Ts=[1 1 1]; Te=[1 1 1]; winSize=20; for i=1:length(A) % %解算四元数 % preQ=Q; % Q(1)=Q(1)+0.5*deltaT*(-preQ(2)*W(i,1)-preQ(3)*W(i,2)-preQ(4)*W(i,3)); % Q(2)=Q(2)+0.5*deltaT*(preQ(1)*W(i,1)+preQ( 3)*W(i,3)-preQ(4)*W(i,2)); % Q(3)=Q(3)+0.5*deltaT*(preQ(1)*W(i,2)-preQ(2)*W(i,3)+preQ(4)*W(i,1)); % Q(4)=Q(4)+0.5*deltaT*(preQ(1)*W(i,3)+preQ(2)*W(i,2)-preQ(3)*W(i,1)); % %根据姿态角求得旋转矩阵,并却出重力分量 % Cbe=[Q(1)*Q(1)+Q(2)*Q(2)-Q(3)*Q(3)-Q(4)*Q(4) 2*(Q(2)*Q(3)-Q(1)*Q(4)) 2*(Q(1)*Q(3)+Q(2)*Q(4)); % 2*(Q(1)*Q(4)) Q(1)*Q(1)-Q(2)*Q(2)+Q(3)*Q(3)-Q(4)*Q(4) 2*(Q(3)*Q(4)-Q(1)*Q(2)); % 2*(Q(2)*Q(4)-Q(1)*Q(3)) 2*(Q(1)*Q(2)+Q(3)*Q(4)) Q(1)*Q(1)-Q(2)*Q(2)-Q(3)*Q(3)+Q(4)*Q(4)]; %计算旋转矩阵 CbeZYX=eul2rotm([Angle(i,3),Angle(i,2),Angle(i,1)]); AA(i,:)=AA(i,:)-G; %去除重力加速度分量 A(i,:)=(CbeZYX*A(i,:).').'-G; end % figure(F) % F=F+1; % subplot(2,2,1); % plot(1:length(A),A(:,1)); % legend('A'); % hold on; % plot(1:length(AA),AA(:,1)); % legend('AA'); % grid on; for j=1:3 zero=mean(A(1:20,j)); A(:,j)=A(:,j)-zero; end figure(F) F=F+1; subplot(2,2,1); plot(A(:,1)); grid on; legend('A'); xlabel('时间/s'); ylabel('加速度x/g'); title('滤除重力加速度'); subplot(2,2,2); plot(A(:,2)); grid on; legend('A'); xlabel('时间/s'); ylabel('加速度y/g'); subplot(2,2,3); plot(A(:,3)); grid on; legend('A'); xlabel('时间/s'); ylabel('加速度z/g'); for j=1:3 winS=2; winE=winS+winSize-1; isMotion=0; zero=mean(A(1:10,j)); Eamax=max(abs(A(1:10,j)-zero)); threshold=2*Eamax; while 1 [winMax,index]=max(abs(A(winS:winE,j)-zero)); %记录运动开始和运动结束时刻 % std(A(winS:winE,j)) % abs(winMax) if isMotion==0 if winMax>threshold%静止状态下，大于阈值，运动开始 isMotion=1; Ts(j)=index+winS-1; As=A(Ts(j),j); A(Te(j):Ts(j),j)=0;%运动开始前加速度为0 elseif winMax>Eamax%大于幅值，刷新阈值 Eamax=winMax; threshold=2*winMax; end else winMax<threshold %运动状态下，连续小于阈值，运动结束 isMotion=0; Te(j)=index+winS; Ae=A(Ts(j),j); A(Te(j):length(A),j)=0;%结束运动后加速度为0 end if winE==length(A) %所有数据均处理完毕，跳出循环 break end winS=winE+1;%滑动到下一个窗口 if length(A)-winE<winSize winE=length(A); else winE=winS+winSize-1; end end if Ts(j)==Te(j)%无运动过程，一直处于静止状态 Ts(j)=2; Te(j)=length(A); A(:,j)=0; As=0; Ae=0; end %加速度补偿 A(Ts(j):Te(j),j)=A(Ts(j):Te(j),j)-As; end figure(F) F=F+1; subplot(2,2,1); plot(A(:,1)); grid on; legend('A'); xlabel('时间/s'); ylabel('加速度x/g'); title('运动加速度补偿'); subplot(2,2,2); plot(A(:,2)); grid on; legend('A'); xlabel('时间/s'); ylabel('加速度y/g'); subplot(2,2,3); plot(A(:,3)); grid on; legend('A'); xlabel('时间/s'); ylabel('加速度z/g'); %计算速度 V=A; for j=1:3 for i=Ts(j):Te(j) V(i,j)=V(i-1,j)+A(i-1,j)*deltaT; end end %速度补偿 for j=1:3 V(Ts(j):Te(j),j)=V(Ts(j):Te(j),j)-V(Ts(j),j); for i=Ts(j):Te(j) V(i,j)=V(i,j)-V(Te(j),j)*(i-Ts(j))/(Te(j)-Ts(j)); end end %计算位移 S=V; for j=1:3 for i=Ts(j):Te(j) S(i,j)=S(i-1,j)+V(i-1,j)*deltaT+0.5*deltaT*deltaT*A(i-1,j); end end %位移补偿 for j=1:3 S(Ts(j):Te(j),j)=S(Ts(j):Te(j),j)-S(Ts(j),j); for i=Ts(j):Te(j) S(i,j)=S(i,j)-S(Te(j),j)*(i-Ts(j))/(Te(j)-Ts(j)); end end figure(F); F=F+1; subplot(2,2,1); plot(1:length(S),S(:,1)); grid on; legend('s'); ylabel('位移x/g'); title('位移'); subplot(2,2,2); plot(1:length(S),S(:,2)); grid on; legend('s'); ylabel('位移x/g'); subplot(2,2,3); plot(1:length(S),S(:,3)); grid on; legend('s'); ylabel('位移x/g'); subplot(2,2,4); plot(S(:,1),S(:,2)); grid on; legend('s'); title('y-x') % dataCount=dataCount+1; % if dataCount==winSize || length(A)-winE<winSize % dataCount=0; % winE=i; % %零状态补偿 % for j=1:3 % if std(A(winS:winE,j))<0.1 && abs(mean(A(winS:winE,j)))<0.5 %静止状态 % Ts=winE; % A(winS:winE,j)=0; % else % Te=winE; % end % end % % %计算速度 % for k=winS:winE % V=[V; % V(k-1,1)+A(k-1,1)*deltaT , V(k-1,2)+A(k-1,2)*deltaT ,V(k-1,3)+A(k-1,3)*deltaT]; % end % %速度的累积误差补偿 % for k=winS:winE % for j=1:3 % V(k,j)=V(k,j)-V(winE,j)*(k-winS)/(winE-winS); % end % end % %计算位移 % for k=winS:winE % S=[S; % S(k-1,1)+0.5*deltaT*(V(k,1)+V(k-1,1)) , S(k-1,1)+0.5*deltaT*(V(k,2)+V(k-1,2)) , S(k-1,1)+0.5*deltaT*(V(k,3)+V(k-1,3))]; % end % %位移的累积误差补偿 % for k=winS:winE % for j=1:3 % S(k,j)=S(k,j)-S(winE,j)*(k-winS)/(winE-winS); % end % end % winS=winE+1; % end figure(F); F=F+1; subplot(2,2,1); plot(V(:,1)); grid on; hold on; plot(A(:,1)); legend('V','A'); xlabel('时间/s'); ylabel('速度x/g'); subplot(2,2,2); plot(V(:,2)); grid on; hold on; plot(A(:,2)); legend('V','A'); xlabel('时间/s'); ylabel('速度y/g'); subplot(2,2,3); plot(V(:,3)); grid on; hold on; plot(A(:,3)); legend('V','A'); xlabel('时间/s'); ylabel('速度z/g'); figure(F); F=F+1; stem3(S(:,1),S(:,2),S(:,3)); grid on; xlabel('x/s'); ylabel('y/g'); zlabel('z/g'); figure(F); F=F+1; plot3(S(:,1),S(:,2),S(:,3)); grid on; xlabel('x/s'); ylabel('y/g'); zlabel('z/g');