驱动LSM6驱动LSM6DS3TR-C实现高效运动检测与数据采集(7)----MotionFX库解析空间坐标DS3TR-C实现高效运动检测与数据采
描述
概述
本文将探讨如何使用MotionFX库解析空间坐标。MotionFX库是一种用于传感器融合的强大工具，可以将加速度计、陀螺仪和磁力计的数据融合在一起，实现精确的姿态和位置估计。本文将介绍如何初始化和配置MotionFX库，使用FIFO读取传感器数据，FIFO可以作为数据缓冲区，存储传感器的临时数据。这样可以防止数据丢失，特别是在处理器忙于其他任务时，并利用这些数据进行空间坐标的解析。本章案例使用上节的demo进行修改。
最近在弄ST和瑞萨RA的课程，需要样片的可以加群申请：615061293 。
视频教学
[https://www.bilibili.com/video/BV1mE421N7hA/]
样品申请
[https://www.wjx.top/vm/OhcKxJk.aspx#]
源码下载
[https://download.csdn.net/download/qq_24312945/89505210]
开启CRC
串口设置
设置串口速率为2000000。
开启X-CUBE-MEMS1
设置加速度和角速度量程
这里设置加速度量程为4g和角速度为4000dps。
/* 设置加速度计和陀螺仪的满量程范围 */
lsm6ds3tr_c_xl_full_scale_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_4g);
lsm6ds3tr_c_gy_full_scale_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_2000dps);
速率选择
加速度和角速度的速率尽量大于100Hz。
XL_HM_MODE 位定义了加速度计的电源模式，可以在高性能模式和低功耗模式之间切换。这有助于在不同应用场景下优化传感器的功耗和性能。 对于高速率，需要配置为高性能模式。
lsm6ds3tr_c_xl_power_mode_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_XL_HIGH_PERFORMANCE);
/* 设置加速度计和陀螺仪的输出数据速率：
* 在本例中，我们将加速度计和陀螺仪的速率设置为26 Hz
*/
lsm6ds3tr_c_xl_data_rate_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_XL_ODR_208Hz);
lsm6ds3tr_c_gy_data_rate_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_GY_ODR_208Hz);
设置FIFO速率
LSM6DS3TR-C传感器的FIFO控制寄存器3（FIFO_CTRL3）的内容，该寄存器用于选择陀螺仪和加速度计数据写入FIFO的批处理数据速率（BDR，Batch Data Rate）。以下是详细描述：
FIFO_CTRL3寄存器（地址09h）,该寄存器包含两个主要字段：
● DEC_FIFO_GYRO [2:0]：选择陀螺仪数据的批处理速率。
● DEC_FIFO_XL [2:0]：选择加速度计数据的批处理速率。
/* 设置FIFO传感器的降采样因子 */
lsm6ds3tr_c_fifo_xl_batch_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_FIFO_XL_NO_DEC);
lsm6ds3tr_c_fifo_gy_batch_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_FIFO_GY_NO_DEC);
/* 设置FIFO的输出数据速率 */
//FIFO_CTRL5 (0Ah)
lsm6ds3tr_c_fifo_data_rate_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_FIFO_208Hz);
初始化定义
/* USER CODE BEGIN 2 */
printf("HELLO!n");
HAL_GPIO_WritePin(CS1_GPIO_Port, CS1_Pin, GPIO_PIN_SET);
HAL_GPIO_WritePin(SA0_GPIO_Port, SA0_Pin, GPIO_PIN_RESET);
HAL_GPIO_WritePin(CS2_GPIO_Port, CS2_Pin, GPIO_PIN_SET);
HAL_Delay(100);
/* Initialize mems driver interface */
stmdev_ctx_t dev_ctx;
dev_ctx.write_reg = platform_write;
dev_ctx.read_reg = platform_read;
dev_ctx.mdelay = platform_delay;
dev_ctx.handle = &SENSOR_BUS;
/* Init test platform */
// platform_init();
/* Wait sensor boot time */
platform_delay(BOOT_TIME);
/* Check device ID */
whoamI = 0;
lsm6ds3tr_c_device_id_get(&dev_ctx, &whoamI);
printf("LSM6DS3TR-C_ID=0x%x,whoamI=0x%x",LSM6DS3TR_C_ID,whoamI);
if ( whoamI != LSM6DS3TR_C_ID )
while (1); /*manage here device not found */
/* Restore default configuration */
lsm6ds3tr_c_reset_set(&dev_ctx, PROPERTY_ENABLE);
do {
lsm6ds3tr_c_reset_get(&dev_ctx, &rst);
} while (rst);
/* 设置加速度计和陀螺仪的满量程范围 */
lsm6ds3tr_c_xl_full_scale_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_4g);
lsm6ds3tr_c_gy_full_scale_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_2000dps);
/* 启用块数据更新（BDU），当FIFO支持时 */
lsm6ds3tr_c_block_data_update_set(&dev_ctx, PROPERTY_ENABLE);
lsm6ds3tr_c_xl_power_mode_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_XL_HIGH_PERFORMANCE);
/* 设置加速度计和陀螺仪的输出数据速率：
* 在本例中，我们将加速度计和陀螺仪的速率设置为26 Hz
*/
lsm6ds3tr_c_xl_data_rate_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_XL_ODR_208Hz);
lsm6ds3tr_c_gy_data_rate_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_GY_ODR_208Hz);
/* 设置FIFO水印为模式的倍数
* 在本例中，我们将水印设置为10个模式
* 这意味着10个序列：
* (陀螺仪 + 加速度计) = 12字节
* (外部传感器 + 时间戳) = 12字节
*/
lsm6ds3tr_c_int1_route_t int_1_reg;
uint16_t pattern_len = 24; // 每个数据集由6个字节组成,4*6=24
lsm6ds3tr_c_fifo_watermark_set(&dev_ctx, 10 * pattern_len);
/* 将FIFO模式设置为流模式 */
//FIFO_CTRL5(0x0A)- >STREAM_MODE
lsm6ds3tr_c_fifo_mode_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_STREAM_MODE);
/* 启用时间戳并将其添加到FIFO */
//CTRL10_C (19h)- >TIMER_EN
lsm6ds3tr_c_timestamp_set(&dev_ctx, PROPERTY_ENABLE);
//CTRL10_C (19h)- >PEDO_EN
lsm6ds3tr_c_pedo_sens_set(&dev_ctx, PROPERTY_ENABLE); // 根据需求配置步数计数
/* 将时间戳分辨率设置为25 μs (WAKE_UP_DUR寄存器中的TIMER_HR位) */
//WAKE_UP_DUR (5Ch)- >TIMER_HR
lsm6ds3tr_c_timestamp_res_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_LSB_25us);
//设置第3数据集（Dataset 3）的降采样因子
lsm6ds3tr_c_fifo_dataset_3_batch_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_FIFO_DS3_NO_DEC);
//设置第4数据集（Dataset 4）的降采样因子
//FIFO_CTRL4 (09h)- >DEC_DS4_FIFO[2:0]
lsm6ds3tr_c_fifo_dataset_4_batch_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_FIFO_DS4_NO_DEC);
// 启用时间戳写入FIFO第四数据集
//FIFO_CTRL2 (07h)- >TIMER_PEDO_FIFO_EN
lsm6ds3tr_c_fifo_pedo_and_timestamp_batch_set(&dev_ctx, PROPERTY_ENABLE);
/* 设置FIFO传感器的降采样因子 */
lsm6ds3tr_c_fifo_xl_batch_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_FIFO_XL_NO_DEC);
lsm6ds3tr_c_fifo_gy_batch_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_FIFO_GY_NO_DEC);
/* 设置FIFO的输出数据速率 */
//FIFO_CTRL5 (0Ah)
lsm6ds3tr_c_fifo_data_rate_set(&dev_ctx, LSM6DS3TR_C_FIFO_208Hz);
lsm6ds3tr_c_init();
/* USER CODE END 2 */
MotionFX文件
主要包含lsm6ds3tr-c_app.c和lsm6ds3tr-c_app.h，这两个文件主要负责初始化和管理LSM6DS3TR-C传感器的交互。它们提供了配置传感器、初始化通信接口以及读取传感器数据的功能。
该文件包含与lsm6ds3tr-c传感器交互所需函数的实现。它提供了配置传感器、初始化通信接口以及读取传感器数据的功能。
lsm6ds3tr_c_init(): 初始化MotionFX算法。
lsm6ds3tr_c_motion_fx_determin(): 该函数主要用于读取传感器数据并使用MotionFX库进行数据融合处理
卡尔曼滤波算法
运行卡尔曼滤波传播算法MotionFX_propagate。
根据需要更新卡尔曼滤波器MotionFX_update。
需要注意的是这2各算法非常吃资源，需要注意MCU算力分配。
对应的demo在2.2.9有提供。
主程序执行流程
读取FIFO水印标志：
○ 使用 lsm6ds3tr_c_fifo_wtm_flag_get() 函数读取FIFO水印标志，判断FIFO中的数据是否达到设定的阈值。
处理FIFO数据：
○ 如果FIFO水印标志被设置，读取FIFO中的数据数量。
○ 使用 lsm6ds3tr_c_fifo_raw_data_get() 函数逐项读取FIFO中的传感器数据。
调用姿态估计算法：
○ 当加速度计、陀螺仪和时间戳数据都已读取时，调用 lsm6ds3tr_c_motion_fx_determin() 函数进行姿态估计。
○ 重置标志位并更新时间戳。
/* Infinite loop */
/* USER CODE BEGIN WHILE */
while (1)
{
uint16_t num = 0,num1=0;
uint16_t num_pattern = 0;
uint8_t waterm = 0;
/* 读取LSM6DS3TR-C的水印标志 */
lsm6ds3tr_c_fifo_wtm_flag_get(&dev_ctx, &waterm);
if (waterm) {
/* 读取FIFO中的字数 */
lsm6ds3tr_c_fifo_data_level_get(&dev_ctx, &num);
num_pattern = num / 24*2;
printf("num=%dn",num);
while (num_pattern-- > 0) {
printf ("num1=%dn",num1);
num1++;
/* 根据传感器的ODR配置，FIFO模式由以下样本序列组成：GYRO, XL 外部传感器 时间戳*/
lsm6ds3tr_c_fifo_raw_data_get(&dev_ctx,
data_raw_angular_rate.u8bit,
3 * sizeof(int16_t));
gyr_x =
lsm6ds3tr_c_from_fs2000dps_to_mdps(data_raw_angular_rate.i16bit[0]);
gyr_y =
lsm6ds3tr_c_from_fs2000dps_to_mdps(data_raw_angular_rate.i16bit[1]);
gyr_z=
lsm6ds3tr_c_from_fs2000dps_to_mdps(data_raw_angular_rate.i16bit[2]);
// printf(
// "Angular rate [mdps]:%4.2ft%4.2ft%4.2frn",
// gyr_x, gyr_y, gyr_z);
lsm6ds3tr_c_fifo_raw_data_get(&dev_ctx,
data_raw_acceleration.u8bit,
3 * sizeof(int16_t));
acc_x =
lsm6ds3tr_c_from_fs4g_to_mg(data_raw_acceleration.i16bit[0]);
acc_y =
lsm6ds3tr_c_from_fs4g_to_mg(data_raw_acceleration.i16bit[1]);
acc_z =
lsm6ds3tr_c_from_fs4g_to_mg(data_raw_acceleration.i16bit[2]);
// printf("Acc [mg]:%4.2ft%4.2ft%4.2frn",
// acc_x, acc_y, acc_z);
//外部传感器数据
lsm6ds3tr_c_fifo_raw_data_get(&dev_ctx,
data_raw_none.u8bit,
3 * sizeof(int16_t));
// 打印外部传感器数据
// printf("External sensor data: %02x %02x %02x %02x %02x %02xrn",
// data_raw_none.u8bit[0], data_raw_none.u8bit[1], data_raw_none.u8bit[2],
// data_raw_none.u8bit[3], data_raw_none.u8bit[4], data_raw_none.u8bit[5]);
/* 读取时间戳数据 */
uint32_t timestamp=0;
lsm6ds3tr_c_fifo_raw_data_get(&dev_ctx,
data_raw_Timestamp.u8bit,
3*sizeof(int16_t));//
timestamp=(data_raw_Timestamp.u8bit[1]< < 16)|(data_raw_Timestamp.u8bit[0]< < 8)
|(data_raw_Timestamp.u8bit[3]);
// printf("Timestamp: %urn", timestamp);
if(deltatime_first==0)//第一次
{
deltatime_1=timestamp;
deltatime_2=timestamp;
deltatime_first=1;
}
else
{
deltatime_2=timestamp;
}
lsm6ds3tr_c_motion_fx_determin();
// acc_flag=0;
// gyr_flag=0;
// deltatime_flag=0;
deltatime_1=deltatime_2;
}
}
/* USER CODE END WHILE */
/* USER CODE BEGIN 3 */
}
/* USER CODE END 3 */
lsm6ds3tr_c_motion_fx_determin
● 外部变量声明：
○ acc_x, acc_y, acc_z: 加速度计数据。
○ gyr_x, gyr_y, gyr_z: 陀螺仪数据。
○ deltatime_1, deltatime_2: 时间戳数据。
○ out_num: 输出计数器。
● 读取并存储传感器数据：
○ 将全局变量中的加速度计和陀螺仪数据存储到 sensor_hub_data 结构体中。
● 准备 MotionFX 输入数据：
○ 将读取到的加速度计和陀螺仪数据转换为 MotionFX 库所需的单位（g 和 dps），并存储在 mfx_data_in 结构体中。
○ 初始化磁力计数据为 0。
● 计算时间差：
○ 计算两个时间戳之间的差值（单位：秒），并存储在 delta_time 数组中。
● 卡尔曼滤波算法：
○ 使用 MotionFX_propagate 函数运行卡尔曼滤波传播算法。
○ 使用 MotionFX_update 函数更新卡尔曼滤波器。
extern float acc_x,acc_y,acc_z;
extern float gyr_x,gyr_y,gyr_z;
extern uint32_t deltatime_1,deltatime_2;
void lsm6ds3tr_c_motion_fx_determin(void){
sensor_hub_data.acceleration[0]=acc_x;
sensor_hub_data.acceleration[1]=acc_y;
sensor_hub_data.acceleration[2]=acc_z;
sensor_hub_data.angular_rate[0]=gyr_x;
sensor_hub_data.angular_rate[1]=gyr_y;
sensor_hub_data.angular_rate[2]=gyr_z;
/*----------------------------------------------------------------------------------
fx motion 移动算法（卡尔曼滤波）
----------------------------------------------------------------------------------*/
MFX_input_t mfx_data_in;
/* MotionFX 算法库，计算四元数，参考自 AlgoBuilded 生成代码 */
mfx_data_in.acc[0] = sensor_hub_data.acceleration[0] * FROM_MG_TO_G;
mfx_data_in.acc[1] = sensor_hub_data.acceleration[1] * FROM_MG_TO_G;
mfx_data_in.acc[2] = sensor_hub_data.acceleration[2] * FROM_MG_TO_G;
mfx_data_in.gyro[0] = sensor_hub_data.angular_rate[0] * FROM_MDPS_TO_DPS;
mfx_data_in.gyro[1] = sensor_hub_data.angular_rate[1] * FROM_MDPS_TO_DPS;
mfx_data_in.gyro[2] = sensor_hub_data.angular_rate[2] * FROM_MDPS_TO_DPS;
mfx_data_in.mag[0] = 0;
mfx_data_in.mag[1] = 0;
mfx_data_in.mag[2] = 0;
// printf("Acceleration [mg]:t%4.2f t%4.2f t%4.2frn",mfx_data_in.acc[0],
// mfx_data_in.acc[1], mfx_data_in.acc[2]);
/* 跟传感器输出速率ODR相关，△time 要比采样周期小 */
// float delta_time = DELATE_TIME;
float delta_time[1];
if(deltatime_2 >deltatime_1)
{
delta_time[0]=(float)((double)(deltatime_2-deltatime_1)*25.0f/1000000);
// printf("d=%fn",delta_time[0]);
/* 运行卡尔曼滤波传播算法 */
MotionFX_propagate(mfxstate_6x, &sensor_hub_data.mfx_6x, &mfx_data_in, delta_time);
/* 更新卡尔曼滤波器 */
MotionFX_update(mfxstate_6x, &sensor_hub_data.mfx_6x, &mfx_data_in, delta_time, NULL);
}
else if(deltatime_1 >deltatime_2)
{
delta_time[0]=(float)((double)(0xffffff-deltatime_2+deltatime_1)*25.0f/1000000);
/* 运行卡尔曼滤波传播算法 */
MotionFX_propagate(mfxstate_6x, &sensor_hub_data.mfx_6x, &mfx_data_in, delta_time);
/* 更新卡尔曼滤波器 */
MotionFX_update(mfxstate_6x, &sensor_hub_data.mfx_6x, &mfx_data_in, delta_time, NULL);
}
else if(deltatime_1==deltatime_2)
{
delta_time[0]=0.0f;
}
// /* 运行卡尔曼滤波传播算法 */
// MotionFX_propagate(mfxstate_6x, &sensor_hub_data.mfx_6x, &mfx_data_in, &delta_time);
// /* 更新卡尔曼滤波器 */
// MotionFX_update(mfxstate_6x, &sensor_hub_data.mfx_6x, &mfx_data_in, &delta_time, NULL);
/* 将四元数存储到数组，方便后续操作 */
// Quaternions_data[0] = sensor_hub_data.mfx_6x.quaternion[0];
// Quaternions_data[1] = sensor_hub_data.mfx_6x.quaternion[1];
// Quaternions_data[2] = sensor_hub_data.mfx_6x.quaternion[2];
// Quaternions_data[3] = sensor_hub_data.mfx_6x.quaternion[3];
/* 按照 VOFA+ 的 FireWater 数据协议格式，输出四元数数据 */
/* 斜视图 右前上视角：scalar | x | y | z */
// printf("%f, %f, %f, %f n",Quaternions_data[3],
Quaternions_data[1],Quaternions_data[2],Quaternions_data[0]);
printf("%f, %f, %fn",sensor_hub_data.mfx_6x.rotation[0],
sensor_hub_data.mfx_6x.rotation[1],sensor_hub_data.mfx_6x.rotation[2]);
}
欧拉角简介
欧拉角（Euler Angles）是一种表示三维旋转的方式，通过三个角度来描述物体在三维空间中的姿态。这三个角度通常称为滚转角（Roll）、俯仰角（Pitch）和偏航角（Yaw），它们分别表示绕物体的自身坐标系的三个轴的旋转。
横滚roll，俯仰pitch，偏航yaw的实际含义如下图：
● 优点
表示简单直观，易于理解。
适用于描述固定顺序的旋转操作。
● 缺点
存在万向节死锁问题（Gimbal Lock），即当俯仰角接近±90度时，会失去一个自由度，导致系统无法确定物体的姿态。
旋转顺序不同会导致不同的最终姿态，需要特别注意旋转顺序。
演示
初始位置和数据输出如下所示。
逆时针旋转90°
逆时针旋转180°
逆时针旋转270°
审核编辑 黄宇
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