陀螺仪LSM6DSV16X与AI集成(14)----上报匿名上位机

嵌入式单片机MCU开发 2024-11-25 235

描述

概述

本文介绍了如何将 LSM6DSV16X 传感器的姿态数据通过匿名通信协议上报到上位机。通过获取传感器的四元数数据，并将其转换为欧拉角（Roll、Pitch、Yaw），然后按照协议格式化数据帧并通过串口传输到上位机。上位机接收后可进行实时显示和分析。这种方式广泛应用于姿态检测和控制系统，特别适合无人机、机器人等需要姿态控制的场景。

最近在弄ST的课程，需要样片的可以加群申请：615061293 。

传感器

视频教学

[https://www.bilibili.com/video/BV1ic1fYjEj2/]

样品申请

[https://www.wjx.top/vm/OhcKxJk.aspx#]

源码下载

[https://download.csdn.net/download/qq_24312945/8985177

硬件准备

首先需要准备一个开发板，这里我准备的是自己绘制的开发板，需要的可以进行申请。

主控为STM32H503CB，陀螺仪为LSM6DSV16X，磁力计为LIS2MDL。

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上位机通讯

这里使用的是匿名助手的上位机

[https://gitee.com/anotc/AnoAssistant]

有专门的通讯协议

传感器

串口通讯协议格式如下所示，需要注意传输为小端模式传输。

传感器

对应的源地址和目标地址分别为0xFD和0xFE。

传感器

我们只需要上报加速度和陀螺仪数据，所以功能码为0x01，数据长度为0x0D，需要主要为小端模式传输。

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陀螺仪工作方式

加速度计测量线性加速度，而陀螺仪测量角旋转。为此，他们测量了科里奥利效应产生的力。

陀螺仪是一种运动传感器，能够感测物体在一轴或多轴上的旋转角速度。它能够精确地感测自由空间中复杂的移动动作，因此成为追踪物体移动方位和旋转动作的必要设备。与加速计和电子罗盘不同，陀螺仪不需要依赖外部力量（如重力或磁场），可以自主地发挥其功能。因此，从理论上讲，只使用陀螺仪就可以完成姿态导航的任务。

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陀螺仪的每个通道检测一个轴的旋转。也就是说陀螺仪通过测量自身的旋转状态，判断出设备当前运动状态，是向前、向后、向上、向下、向左还是向右呢，是加速（角速度）还是减速（角速度）呢，都可以实现，但是要判断出设备的方位（东西南北），陀螺仪就没有办法。

传感器

MEMS陀螺仪主要利用科里奥利力（旋转物体在有径向运动时所受到的切向力）原理，公开的微机械陀螺仪均采用振动物体传感角速度的概念，利用振动来诱导和探测科里奥利力。

MEMS陀螺仪的核心是一个微加工机械单元，在设计上按照一个音叉机制共振运动，通过科里奥利力原理把角速率转换成一个特定感测结构的位移。

传感器

两个相同的质量块以方向相反的做水平震荡。当外部施加一个角速率，就会出现一个科氏力，力的方向垂直于质量运动方向，如垂直方向箭头所示。产生的科氏力使感测质量发生位移，位移大小与所施加的角速率大小成正比，科氏力引起的电容变化即可计算出角速率大小。科里奥利效应指出，当质量 (m) 以速度 (v) 沿特定方向移动并施加外部角速率 (Ω)（红色箭头）时，科里奥利效应会产生一个力（黄色箭头），导致质量垂直移动。该位移的值与应用的角速率直接相关。

传感器

变量定义。

/* USER CODE BEGIN 2 */
    float Yaw,Pitch,Roll;  //偏航角，俯仰角，翻滚角
    int16_t    acc_int16[3]    ={0,0,0};
    int16_t    gyr_int16[3]        ={0,0,0};    
    float acc[3] = {0};
    float gyr[3] = {0};    



    uint8_t sumcheck = 0;
    uint8_t addcheck = 0;        


    int16_t angular_rate_raw[3]={0,0,0};    //pitch,roll,yaw
    uint8_t data_angular_rate_raw[16]={0};
    data_angular_rate_raw[0]=0xAB;//帧头
    data_angular_rate_raw[1]=0xFD;//源地址
    data_angular_rate_raw[2]=0xFE;//目标地址        
    data_angular_rate_raw[3]=0x03;//功能码ID    
    data_angular_rate_raw[4]=0x08;//数据长度LEN
    data_angular_rate_raw[5]=0x00;//数据长度LEN 8
    data_angular_rate_raw[6]=0x01;//mode = 1    

    data_angular_rate_raw[13]=0x00;//FUSION _STA：融合状态    
  /* USER CODE END 2 */

欧拉角数据的转换

将欧拉角 Roll、Pitch、Yaw 乘以 100，以保留两位小数的精度。并且为 Yaw 数据减去了 18000，这通常是为了将欧拉角的范围转换为 [-18000, 18000] 这样方便传输的范围。

Roll=euler[2];
                Pitch=euler[1];
                Yaw=euler[0];                    

                int16_t    Roll_int16;
                int16_t    Pitch_int16;                    
                int16_t    Yaw_int16;    

                Roll_int16 = (int16_t)(Roll);
                Pitch_int16 = (int16_t)(Pitch);
                Yaw_int16 = (int16_t)(Yaw);        

                // 将欧拉角数据转换为 int16_t 格式并填充到数据帧中
                Roll_int16=Roll_int16*100;// 放大100倍以保留小数位
                Pitch_int16=Pitch_int16*100;
                Yaw_int16=Yaw_int16*100-18000;

数据帧填充

将转换后的 Roll_int16、Pitch_int16 和 Yaw_int16 数据依次填充到数据帧的相应位置。

data_angular_rate_raw[7] = Roll_int16 > > 8;   // Roll 高字节
                data_angular_rate_raw[8] = Roll_int16 & 0xFF; // Roll 低字节
                data_angular_rate_raw[9] = Pitch_int16 > > 8;  // Pitch 高字节
                data_angular_rate_raw[10] = Pitch_int16 & 0xFF;// Pitch 低字节
                data_angular_rate_raw[11] = Yaw_int16 > > 8;   // Yaw 高字节
                data_angular_rate_raw[12] = Yaw_int16 & 0xFF; // Yaw 低字节

校验和计算

使用了双层循环求和来计算校验和，这是一种累加和的方法，确保帧数据的完整性。

data_angular_rate_raw[13]=0;
                sumcheck = 0;
                addcheck = 0;
                for(uint16_t i = 0; i < 14; i++) {
                        sumcheck += data_angular_rate_raw[i]; // 按字节累加计算 sumcheck
                        addcheck += sumcheck;                 // 累加 sumcheck 生成 addcheck
                }
                data_angular_rate_raw[14] = sumcheck;     // 将校验和写入帧
                data_angular_rate_raw[15] = addcheck;     // 写入最终的累加值

数据发送

通过 UART 发送封装好的 16 字节数据帧。

HAL_UART_Transmit(&huart1 , (uint8_t *)&data_angular_rate_raw, 16, 0xFFFF);

演示

传感器

LSM6DSV16X 特性涉及到的是一种低功耗的传感器融合算法（Sensor Fusion Low Power, SFLP）.
低功耗传感器融合（SFLP）算法：
该算法旨在以节能的方式结合加速度计和陀螺仪的数据。传感器融合算法通过结合不同传感器的优势，提供更准确、可靠的数据。
6轴游戏旋转向量：
SFLP算法能够生成游戏旋转向量。这种向量是一种表示设备在空间中方向的数据，特别适用于游戏和增强现实应用，这些应用中理解设备的方向和运动非常关键。
四元数表示法：
旋转向量以四元数的形式表示。四元数是一种编码3D旋转的方法，它避免了欧拉角等其他表示法的一些限制（如万向节锁）。一个四元数有四个分量（X, Y, Z 和 W），其中 X, Y, Z 代表向量部分，W 代表标量部分。
FIFO存储：
四元数的 X, Y, Z 分量存储在 LSM6DSV16X 的 FIFO（先进先出）缓冲区中。FIFO 缓冲区是一种数据存储方式，允许临时存储传感器数据。这对于有效管理数据流非常有用，特别是在数据处理可能不如数据收集那么快的系统中。

传感器

图片包含了关于 LSM6DSV16X 传感器的低功耗传感器融合（Sensor Fusion Low Power, SFLP）功能的说明。这里是对图片内容的解释： SFLP 功能：

SFLP 单元用于生成基于加速度计和陀螺仪数据处理的以下数据：
游戏旋转向量：以四元数形式表示设备的姿态。
重力向量：提供一个三维向量，表示重力方向。
陀螺仪偏差：提供一个三维向量，表示陀螺仪的偏差。激活与重置：
通过在 EMB_FUNC_EN_A（04h）嵌入式功能寄存器中设置 SFLP_GAME_EN 位为 1 来激活 SFLP 单元。
通过在 EMB_FUNC_INIT_A（66h）嵌入式功能寄存器中设置 SFLP_GAME_INIT 位为 1 来重置 SFLP 单元。性能参数表：表格展示了 SFLP 功能在不同情况下的性能，包括静态精度、低动态精度和高动态精度，以及校准时间和方向稳定时间。这些参数反映了传感器在不同运动状态下的精确度和响应速度。

传感器

开启INT中断

陀螺仪LSM6DSV16X的中断管脚接到了PB0，需要将PB0设置为中端口。

传感器

开启中断。

传感器

中断读取传感器数据

INT1_CTRL (0Dh) 是 LSM6DSV16X 传感器的中断控制寄存器，用于配置和启用 INT1 引脚的各种中断信号。该寄存器的每一位对应于不同的中断源，通过设置这些位可以启用或禁用相应的中断信号。
INT1_FIFO_TH (bit 3)：
● 启用 FIFO 阈值中断，将其路由到 INT1 引脚。当 FIFO 达到设定的阈值时触发该中断。默认值为 0（禁用）。

传感器

mian.c中定义变量。

/* USER CODE BEGIN 0 */
uint8_t fifo_flag = 0;
/* USER CODE END 0 */

mian.c中开启中断。

lsm6dsv16x_pin_int_route_t pin_int;    
  pin_int.fifo_th = PROPERTY_ENABLE;
  lsm6dsv16x_pin_int1_route_set(&dev_ctx, &pin_int);

在stm32h5xx_it.c中添加回调函数引用。

/* USER CODE BEGIN 0 */
extern void HAL_GPIO_EXTI_Callback(uint16_t GPIO_Pin);


/* USER CODE END 0 */

处理PB0外部中断线0（EXTI Line0）的中断。

/**
  * @brief This function handles EXTI Line0 interrupt.
  */
void EXTI0_IRQHandler(void)
{
  /* USER CODE BEGIN EXTI0_IRQn 0 */
    HAL_GPIO_EXTI_Callback(INT1_Pin);
  /* USER CODE END EXTI0_IRQn 0 */
  HAL_GPIO_EXTI_IRQHandler(INT1_Pin);
  /* USER CODE BEGIN EXTI0_IRQn 1 */

  /* USER CODE END EXTI0_IRQn 1 */
}

在main.c中添加回调函数的定义，检查中断是否由 GPIO_PIN_0引脚触发。

/* USER CODE BEGIN 4 */
void HAL_GPIO_EXTI_Callback(uint16_t GPIO_Pin){
    if(GPIO_Pin == GPIO_PIN_0)
    {
        mlc_flag=1;
        }    
}
/* USER CODE END 4 */

主程序

/* Infinite loop */
  /* USER CODE BEGIN WHILE */
  while (1)
  {

        if(mlc_flag==1)
        {
            mlc_flag=0;
            uint16_t num = 0;

    /* Read watermark flag */
    lsm6dsv16x_fifo_status_get(&dev_ctx, &fifo_status);
    if (fifo_status.fifo_th == 1) {
      num = fifo_status.fifo_level;

      printf( "-- FIFO num %d rn", num);

      while (num--) {
        lsm6dsv16x_fifo_out_raw_t f_data;
        int16_t *axis;
        float quat[4];
        float gravity_mg[3];
        float gbias_mdps[3];

        /* Read FIFO sensor value */
        lsm6dsv16x_fifo_out_raw_get(&dev_ctx, &f_data);

        switch (f_data.tag) {
//        case LSM6DSV16X_SFLP_GYROSCOPE_BIAS_TAG:
//          axis = (int16_t *)&f_data.data[0];
//          gbias_mdps[0] = lsm6dsv16x_from_fs125_to_mdps(axis[0]);
//          gbias_mdps[1] = lsm6dsv16x_from_fs125_to_mdps(axis[1]);
//          gbias_mdps[2] = lsm6dsv16x_from_fs125_to_mdps(axis[2]);
//          printf("GBIAS [mdps]:%4.2ft%4.2ft%4.2frn",
//                         (double_t)gbias_mdps[0], (double_t)gbias_mdps[1], (double_t)gbias_mdps[2]);

//          break;
//        case LSM6DSV16X_SFLP_GRAVITY_VECTOR_TAG:
//          axis = (int16_t *)&f_data.data[0];
//          gravity_mg[0] = lsm6dsv16x_from_sflp_to_mg(axis[0]);
//          gravity_mg[1] = lsm6dsv16x_from_sflp_to_mg(axis[1]);
//          gravity_mg[2] = lsm6dsv16x_from_sflp_to_mg(axis[2]);
//          printf("Gravity [mg]:%4.2ft%4.2ft%4.2frn",
//                         (double_t)gravity_mg[0], (double_t)gravity_mg[1], (double_t)gravity_mg[2]);

//          break;
        case LSM6DSV16X_SFLP_GAME_ROTATION_VECTOR_TAG:
          sflp2q(quat, (uint16_t *)&f_data.data[0]);
//          printf("Game Rotation tX: %2.3ftY: %2.3ftZ: %2.3ftW: %2.3frn",
//                  (double_t)quat[0], (double_t)quat[1], (double_t)quat[2], (double_t)quat[3]);

                    float sx=quat[1];  
                    float sy=quat[2];  
                    float sz=quat[0];  
                    float sw=quat[3];

                    if (sw< 0.0f) 
                    {
                        sx*=-1.0f;
                        sy*=-1.0f;
                        sz*=-1.0f;
                        sw*=-1.0f;
                    }

                    float sqx = sx * sx;
                    float sqy = sy * sy;
                    float sqz = sz * sz;
                    float euler[3];
                    euler[0] = -atan2f(2.0f* (sy*sw+sx*sz), 1.0f-2.0f*(sqy+sqx));
                    euler[1] = -atan2f(2.0f * (sx*sy+sz*sw),1.0f-2.0f*(sqx+sqz));
                    euler[2] = -asinf(2.0f* (sx*sw-sy*sz));

                    if (euler[0] < 0.0f)
                        euler[0] +=2.0f*3.1415926;

                    for(uint8_t i=0; i< 3; i++){
                            euler[i] = 57.29578 * (euler[i]);
                    }

                    printf("euler[0]=%f,euler[1]=%f,euler[2]=%fn",euler[0],euler[1],euler[2]);


          break;
        default:
         break;
        }
      }

    }                



        }  
    /* USER CODE END WHILE */

    /* USER CODE BEGIN 3 */
  }
  /* USER CODE END 3 */
}

需要注意优化等级。

传感器

演示

传感器

审核编辑黄宇

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