萊恩大兵有個模糊的想法, 想拿三軸加速度計與陀螺儀之類的 IMU 裝置, 來做些速度有關的應用. 什麼都不懂, 會挑 MPU-6050 純粹是朋友有在用這一款, 比較心安一點. 這篇文章主要是萊恩大兵的 google 筆記與實驗心得整理, 自己動手寫的東西還不多.
[參考資料]
前前後後搜出不少連結, 讀完後覺得有體會有共鳴的, 大致列出如下:(1) Accelerometer & Gyro Tutorial
* 這篇很詳細解釋了三軸加速度計和陀螺儀的原理與公式推導, 必讀.
(2) Bear 實驗室:利用Arduino+MPU6050慣性感測器控制Servo
*入門文章, 這篇給新手快速上手剛剛好.
(3) Arduino Sensors
* 入門文章, 可以讀一下.
(4) MPU-6050: DMP Data from i2cdevlib* 入門文章, 內容很豐富, 必讀.
* 有提供 Arduino / Processing (The Teapot Demo) 的示範程式.
(5) Gyroscopes and Accelerometers on a Chip
* 和上一篇同作者
* 文章談到怎麼拿陀螺儀的數值來計算轉動角度, 內容很豐富, 必讀.
* 有提供 Arduino / Processing (ShowGY521Data) 的示範程式.
(6) MPU-6050 /w DMP accelerometer demo
* 有提供 Arduino / Processing (mpuAccelerometerDemo) 的示範程式.
(7) Guide to gyro and accelerometer with Arduino including Kalman filtering
* 入門文章, 內容很豐富.
(8) Arduino Sketch to automatically calculate MPU6050 offsets
* 基於 I2Cdevlib 的 calibration 程式, 有提供 Arduino (MPU6050_calibration) 示範程式.
(9) Understanding raw values of accelerometer and gyrometer
* I2Cdevlib 的補充說明.
(10) Reading a IMU Without Kalman: The Complementary Filter
* Complementary Filter 的實作示範.
(11) Simple Kalman Filter
* Kalman Filter 的實作示範.(12) A practical approach to Kalman filter and how to implement it
(13) TKJElectronics/Example-Sketch-for-IMU-including-Kalman-filter
* Kalman Filter 原理說明與實作.
* 有提供 Arduino / Processing (MPU6050) 的示範程式.
(14) http://invensense.com/mems/gyro/mpu6050.html
* 原廠 (InvenSense) 的產品網頁, 不想看/看不懂 data sheet, 至少可在這邊查到 Gyro 或 Accel Sensitivity 值. 供參考.
(15) FIFO Overflow
* Arduino + MPU6050 有時在 Monitor 可以看到有 FIFO Overflow的問題, 解決方法請參考上面連結. (感謝鋼鐵人 Greg 的指點)
[2014/8/29, 更新]
(16) Changing Acceleration Sensitivity on MPU6050 with Kalman Filter
* 更改 accel sensitivity 的作法
[實驗環境]
服用上面落落長的文章與連結, 最好要搭配 Arduino 與 MPU-6050 實際動手做, 以免打瞌睡. 請準備..(1) MPU-6050 + Arduino Uno
* 將 MPU-6050 銲上排針, 要讓它能水平放置在麵包板上.
* 與 Arduino Uno 的腳位接法為:
GND <-> GND
VCC <-> 3.3V
SDA <-> A4
SCL <-> A5
INT <-> D2 (某些程式範例, 例如 The Teapot Demo, 才需要接這腳位)
(2) I2Cdevlib
* 萊恩大兵看不懂 data sheet, 也還沒能力去填 register 值操控 MPU-6050. 還好有 Jeff Rowberg 發展的 I2Cdevlib library 可叫用, 省掉很多麻煩事.
* 下載 I2Cdevlib, 並匯入到 Arduino IDE 裡.
(3) Processing
* 也是需要的.. 有很多的示範程式都是用 Processing 開發的.
[示範程式]
林林總總的示範程式, 大概包括幾個主題:(1) 啟動 MPU-6050 與取得量測數值.
[MPU6050_raw]
* I2Cdevlib 裡面的範例程式
* 主要功能就是啟動 MPU-6050, 再把偵測值倒出來.
* setup() 裡面有一行 accelgyro.initialize() 去做 initialize 動作. 再 trace 進去, 會看到裡面有設定 gyro 和 accel range 的程式碼. 看來若要更改 MPU-6050 的 sensor range, 可以從這下手.
void MPU6050::initialize() { setClockSource(MPU6050_CLOCK_PLL_XGYRO); setFullScaleGyroRange(MPU6050_GYRO_FS_250); setFullScaleAccelRange(MPU6050_ACCEL_FS_2); setSleepEnabled(false); // thanks to Jack Elston for pointing this one out!}
(2) 校正偏移值
很多篇文章裡面都有提到 calibration 或 sensor offset 的問題. 在使用 MPU-6050 之前, 得先調整它的偏移值, 讓它水平放置時, 倒出來的偵測值為
ax:0 ay:0 az: 16384 (accel range: +/- 2g)
gx:0 gy:0 gz:0
[MPU6050_calibration]
* from Arduino Sketch to automatically calculate MPU6050 offsets
* 萊恩大兵的經驗, 覺得這隻程式量測出來的偏移值比較正確.
(3) 具現化 accel 與 gyro 的量測數據
MPU-6050 丟出來的量測數據硬邦邦的, 要怎麼解讀? 這些示範程式可供參考:
[mpuAccelerometerDemo]
* from MPU-6050 /w DMP accelerometer demo
* 這隻程式具現化了 accel 數值.
[The Teapot Demo]
* I2Cdevlib 裡面的範例程式
* 在 Arduino sketch [MPU6050_DMP6.ino] 得改幾個地方:
> Uncomment teapot flag
> 在 setup() 面插入 accel 與 gyro 的 sensor offset 調整值
> 編譯好且上傳到 arduino 後, 得開啟 serial monitor, 依從提示輸入個字元讓 MPU-6050 開始傳資料後, 再關掉 serial monitor, 換去執行 Processing.
* 在 Processing sketch [MPUTeapot.pde] 也得改個地方:
> 修改 setup() 裡面的 serial port name 為自己的.
* I2Cdevlib 裡面的範例程式
* 在 Arduino sketch [MPU6050_DMP6.ino] 得改幾個地方:
> Uncomment teapot flag
> 在 setup() 面插入 accel 與 gyro 的 sensor offset 調整值
> 編譯好且上傳到 arduino 後, 得開啟 serial monitor, 依從提示輸入個字元讓 MPU-6050 開始傳資料後, 再關掉 serial monitor, 換去執行 Processing.
* 在 Processing sketch [MPUTeapot.pde] 也得改個地方:
> 修改 setup() 裡面的 serial port name 為自己的.
[ShowGY521]
* from Gyroscopes and Accelerometers on a Chip
* 類似 The Teapot Demo, 也是具現化 gyro 數值. 但它有用 accel 值來修正 gyro 的數值, 畫面方塊的轉動, 比較接近實際.
* from Gyroscopes and Accelerometers on a Chip
* 類似 The Teapot Demo, 也是具現化 gyro 數值. 但它有用 accel 值來修正 gyro 的數值, 畫面方塊的轉動, 比較接近實際.
(4) Kalman Filter 和 Complementary Filter
量測一定會有誤差. 數篇文章裡面都有提到, accel 數值長期來看是穩定的, 短期內卻可能振盪劇烈. 而 gyro 值正好相反, 短期內可靠, 長時間卻會飄移. Kalman Filter 或 Complementary Filter 都是結合 accel 與 gyro 數值, 來計算出更貼近真實情況量測值的演算法.
[MPU6050]
* from TKJElectronics/Example-Sketch-for-IMU-including-Kalman-filter
* 這裡面的數學, 萊恩大兵已經投降了.
[Complementary Filter]
* from Reading a IMU Without Kalman: The Complementary Filter
[問題或靈異現象]
(1) 萊恩大兵還無法體會 gyro 的 drift 現象, 到底是什麼樣的問題.* (謝謝網友 Ryan Chao 指點) 我的理解是, 物理感測器一定有解析度的限制, 即使校正到零, 也不可能剛好是零, 這一點點的誤差就會一直累積變成漂移啦.
* 萊恩大兵的觀察: 將 The Teapot Demo 的小飛機靜置一段長時間, 就會看到飛機頭漸漸轉向. 這應該就是漂移現象.
(2) 跑示範程式時, 偶爾就會遇到 arduino + MPU-6050 凍住的現象. 通常重新啟動 arduino 即可排除, 不確定到底什麼原因造成的.
* 網友的指點大都是朝向腳位接觸不良, 或接腳不夠牢固, 造成感測器瞬間斷路所導致. (謝謝吳朝聖, 吳志允..)
(3) 跑示範程式時, 例如 The Teapot Demo , 偶爾就會遇到飛機轉動方向和 MPU-6050 轉動方向不一致的現象. 有點像是 YPR 解讀成 YRP. 明明接線或 MPU-6050 放置方位什麼都沒變過, 卻是這回執行結果正確, 下回再執行結果就不對. 很奇怪, 不知道是什麼原因造成的.
* 這 MPU-6050 (其它感測器也類似) 其實有個正面向上的概念. 意思就是, 它的感測器內部已有設定哪個方位是 Yaw, 哪個是 Pitch 哪個是 Roll. 在跑示範程式之前, 得先確定感測器的方位有放對. (謝謝鋼鐵人 Greg Tsai 的指點)
* 說到底其實就是萊恩大兵把 MPU-6050 拿錯邊了. 搞笑了.. :-<
![]() |
MPU-6050 上面有架小飛機, 也代表 YPR 的方向. |
[2014/8/29, 更新]
* 這篇文在臉書上的討論串在這.
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請問The Teapot Demo範例裡,MPUTeapot資料夾中的"MPUTeapot.pde",是用Arduino打開嗎?
回覆刪除我試著打開後 再進行編譯,即會發生錯誤,
請問是那一步做錯了0.0
這隻要用 Processing 來編譯.
回覆刪除原來如此,不過我用Processing卻又說了少了"toxi",看了原文介紹後,是說要下載"toxiclibs-complete-0020",但是還是會出現這錯誤訊息,我是從file→preferences,再指向這個資料夾,
回覆刪除請大大開釋~謝謝
我覺得是沒 import library 到 Processing 開發環境裡.
回覆刪除