江门路灯车出租  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    江门路灯车, 江门路灯车公司, 江门路灯车租赁  针对陀螺仪，在静止状态下，兰轴角速度均为０，测量１００组数据，计算平均值。针对加速度计，在静止状态下，当敏感轴与水平面平行时，重力加速度在该轴上的投影为０，因此分别使加速度计Ｈ轴与水平面平行，测量１００沮数据，计算平均值，确定Ｈ轴加速度计的零点漂移。由ＭＰＵ６０５０数据手册可知，加速度计测量范围±２ｇ对应的灵敏度为１６３８４ＬＳＢ／ｇ，陀螺仪测量范围±２０００ｄｅｇ／ｓ对应的灵敏度为，设加速度计输出值，陀螺仪输出值为化，则首先将ＡＤＣ测量值转换成真实的加速度和角速度。根据传感器节点的摆放位置，Ｘ轴与路灯车机械臂的长度方向一致，Ｙ轴位于Ｘ轴的右侧，因此Ｘ轴与水平面的倾角即为力臂的倾角，使用加速度计Ｘ轴数据和陀螺仪Ｙ轴数据进行倾角计算。得到加速度计测量值后，根据重力矢量在三维坐标系的投影关系，可知Ｘ轴与水平面的倾角.  通过陀螺仪Ｙ轴，对角速度进行积分，得到Ｘ轴与水平面的倾角.   陀螺仪积分角度初始值选择加速度计第一次的测量值，泌为采样时间，单位为ＷＳ。得到上述两个角度后，采用数据融合算法进行滤波，使倾角值更准确，  据合算法设计目前在惯性传感器信息融合方面，主要有两大类滤波算法，一类是Ｗ互补滤波为基础的各种改进互补滤波算法，另一类是Ｗ卡尔曼滤波算法为基础的各种扩展和衍生算法。计算过于复杂的算法不适合嵌入式系统，下文分析了互补滤波和卡尔曼滤波原理，针对加速度计和陀螺仪数据融合这一问题分别设计了滤波器，并通过实验对两种算法的性能进斤比较分析。

     互补滤波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。（５）不提供多跳和广播机制，没有实现数据重传功能。对此，ＢａｓｉｃＲＦ在发送过程中添加了一个确认／重传机制：每次射频发送后要求在规定的短时间内，等待接收方返回‘９ＡＣＫ数据包。若顺利接收到ＡＣＫ数据包，则向上层返回发送成功的信息，否则重发本次数据包。

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