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MEMS 加速度计和MEMS 陀螺仪区别常见MEMS
加速度传感器介绍
MEMS 加速度计和MEMS 陀螺仪区别
最大的区别就是：工作原理和应用的区别（具体概念看下百科），前者是利用加速度，后者是利用惯性；前者是用在测斜调平，后者是知道通过知道角速率，可以知道物体的姿态，以便进行姿态控制。
两种东西通常是结合到一起应用。
比如IMU（惯性测量单元）：就是由三轴陀螺仪和三轴加速度计组合而成。
结合一起的原因就是：加速度计多用在静态或者匀慢速运动中，而陀螺仪应多用在动态中，而惯性器件随着时间的延长，会有零漂。
所以加速度计会给出一定的修正。
现在为了满足各种需要，有组合导航，即卫星导航和惯导组合
（GNSS/INS）。
STM微控制器的加速度计和陀螺仪应用案例分享微控制器是现代电子应用领域中非常重要的组件，而STM （STMicroelectronics）微控制器因其高性能和广泛应用而备受青睐。
在众多的传感器中，加速度计和陀螺仪是微控制器中常见的传感器之一。
本文将为你介绍STM微控制器中加速度计和陀螺仪的应用案例，并探讨其在不同领域中的实际应用。
一、STM微控制器中的加速度计加速度计是一种用于测量物体在运动中的加速度的传感器。
在STM 微控制器中，加速度计常用于以下应用领域。
1.1 智能手机和平板电脑智能手机和平板电脑中的屏幕可以根据用户的手势和倾斜角度进行自动旋转。
这是通过加速度计检测设备的倾斜角度来实现的。
通过接入STM微控制器的加速度计，设备可以自动调整屏幕方向，提供更好的用户体验。
1.2 运动追踪设备加速度计还广泛应用于运动追踪设备，如智能手环和运动手表。
通过测量用户的运动状态和步数，运动追踪设备可以提供健康数据和运动建议。
STM微控制器中的加速度计可以实时获取用户的运动数据，并通过无线通信传输给手机应用程序进行处理和显示。
1.3 环境监测加速度计可以用于环境监测，如地震检测和结构健康监测。
对于地震检测，加速度计可以测量地壳的振动，帮助科学家和工程师更好地了解地震的特征和模式。
在结构健康监测中，加速度计可以检测建筑物或桥梁的振动，提供及时的结构安全警报。
二、STM微控制器中的陀螺仪陀螺仪是一种用于测量物体在自转中的角速度的传感器。
在STM 微控制器中，陀螺仪常用于以下应用领域。
2.1 无人机和飞行器无人机和飞行器需要实时监测和控制姿态，以确保平稳飞行和精确操控。
陀螺仪可以测量飞行器的角速度，并向STM微控制器提供准确的姿态信息。
基于这些数据，微控制器可以对飞行器进行实时调整和控制。
2.2 虚拟现实和增强现实虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术需要实时追踪用户的头部运动和姿态。
通过接入STM微控制器的陀螺仪，VR和AR设备可以准确地感知用户的头部运动，并实时更新虚拟场景或增强内容，提供更逼真的用户体验。
mahony互补滤波算法互补滤波算法（Complementary Filter）是一种常用的传感器融合（Sensor Fusion）算法，用于融合加速度计（Accelerometer）和陀螺仪（Gyroscope）的数据来估计设备的姿态（Orientation）。
具体来说，加速度计用于测量设备的重力方向，而陀螺仪用于测量设备的角速度，通过互补滤波算法将两者的数据进行融合得到较为准确的姿态估计结果。
互补滤波算法的基本思想是通过加速度计测量的重力方向来修正陀螺仪测量的姿态变化，并通过陀螺仪测量的角速度来修正重力方向的变化。
具体来说，互补滤波算法将加速度计和陀螺仪的数据按照一定的权重进行加权平均，得到最终的姿态估计。
下面是互补滤波算法的伪代码实现：1. 初始化变量：- roll = 0- pitch = 0- yaw = 0- alpha = 0.98 # 加速度计权重- dt = 0.01 # 采样周期2. 循环执行：- 读取陀螺仪的角速度数据 gyroscope_data- 读取加速度计的加速度数据 accelerometer_data# 陀螺仪积分得到姿态估计角度roll += gyroscope_data.x * dtpitch += gyroscope_data.y * dtyaw += gyroscope_data.z * dt# 加速度计得到重力方向的姿态估计角度roll_acc = atan2(accelerometer_data.y, accelerometer_data.z)pitch_acc = atan2(-accelerometer_data.x,sqrt(accelerometer_data.y * accelerometer_data.y + accelerometer_data.z * accelerometer_data.z))# 互补滤波计算最终姿态估计角度roll = alpha * roll + (1 - alpha) * roll_accpitch = alpha * pitch + (1 - alpha) * pitch_acc其中，roll、pitch和yaw分别表示绕X轴、Y轴和Z轴的姿态角度；alpha是加速度计的权重，决定了加速度计和陀螺仪数据在融合中的相对作用；dt是采样周期，即两次采样之间的时间间隔；gyroscope_data和accelerometer_data分别表示陀螺仪和加速度计的原始数据。
基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法盛娟红;张志安;邢炳楠【摘要】针对 MEMS陀螺仪以及加速度计传感器单独测姿时,传感器数据中存在复杂噪声和测量误差导致测量得不到最优姿态角的问题,设计了一种基于 MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法.算法采用扩展卡尔曼滤波方法实现数据融合,并且在利用 Allan方差估计 MEMS陀螺动态噪声的同时,加入了遗忘因子和限定记忆的算法思想,从而实时地跟踪数据的量测噪声,实时修正角度估计误差,有效地提高了姿态测量系统的精度.实验结果表明,二者组合定姿可实现高精度的姿态测量,验证了算法良好的动态噪声抑制能力,提高了系统对环境变化的适应性.%Aiming at the problem that the MEMS gyroscope and the accelerometer sensor measure sepa-rately,the measurement data can not get the optimal Attitude angle due to the complicated noise and the measurement error.An adaptive attitude measurement algorithm is designed which is based on the MEMS gyroscope and the accelerometer sensor.The algorithm uses extended Kalman filter to achieve data fusion.In addition,Allan variance is used to estimate the dynamic noise of the MEMS gyroscope. At the same time,the forgetting factor and memory-limited algorithm are added to track the measured noise of the data in real time,and the angle estimation error is corrected in real time,which effectively improves the accuracy of attitude measurement system.The experimental results show that the combi-nation of the MEMS gyroscope and the accelerometer can achieve high precision attitude measurement,and verify the good dynamic noise suppression ability of the algorithm and improve the adaptability of the system to environmental changes.【期刊名称】《测试技术学报》【年(卷),期】2018(032)004【总页数】8页(P277-284)【关键词】MEMS陀螺仪;自适应姿态测量;多传感器数据融合;扩展卡尔曼滤波;Allan方差【作者】盛娟红;张志安;邢炳楠【作者单位】南京理工大学机械工程学院,江苏南京 210094;南京理工大学机械工程学院,江苏南京 210094;南京理工大学机械工程学院,江苏南京 210094【正文语种】中文【中图分类】V241.50 引言随着低成本惯性器件传感器技术的逐渐成熟，利用MEMS陀螺仪和加速度计进行姿态测量成为近年来捷联式低成本、全固态测量系统的研究热点之一[1-3]. 它具有体积小、成本低、重量轻、能耗低、可靠性高等优点，在各个领域都有广泛的应用[4，5].由于器件的硬件精度问题，陀螺仪本身存在漂移误差，且易受振动、温度等外部环境因素干扰，导致漂移误差逐渐累积变大，因此，单一的MEMS陀螺仪传感器无法保证长时间测姿的准确性[6]. 文献[7] 采用的是多传感器进行加权平均的融合算法来保证算法可适应动态环境,但是测量精度有待提高；文献[8]通过建立多传感器误差数据模型比较准确地预测飞行体的姿态，但是却不能适应动态飞行环境. 本文设计了一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法在线实时估计运动体的姿态角度. 算法基于扩展卡尔曼滤波算法来实现数据融合，利用带遗传因子的限定记忆长度的Allan方差在线估计运动时传感器数据误差的量测噪声，实时修正角度估计误差，从而有效解决了动态噪声和姿态最优估计的问题.1 姿态的运动学模型图 1 导航坐标系Fig.1 Navigation coordinate system本文采用弹道方程中的基准坐标系为导航坐标系，如图 1 所示. 其中OX轴沿水平线指向射击方向，OY轴铅直向上，OZ轴按右手法则确定，垂直于射击面指向右方.运动体的空间位置可看做依次绕y轴做航向、绕z轴做俯仰、绕x轴做横滚的复合运动，因此，有(1)从而推出(2)其中角标n, b分别代表导航坐标系、由运动体确定的动坐标系； Wx, Wy, Wz指陀螺仪输出的3个角速度.2 自适应扩展Kalman滤波算法2.1 扩展Kalman滤波器根据Kalman滤波算法可知，要估计当前时刻姿态角度的状态估计必须获得前一时刻姿态角度的状态估计以及当前时刻的量测yk. 因此，本文把陀螺仪输出的3个角速度信息用于Kalman滤波算法的状态方程，状态噪声为wk，以预测下一时刻的状态值. 设离散化的周期为ΔT，根据式(2)可写出状态方程(3)如(3)其中，Wk=[WγWψWθ]T是状态噪声序列； [Wx Wy Wz]T是陀螺输出的角速率. 同时，得到状态方程的雅克比矩阵为(4)其中，a11, a13, a21, a23, a31为利用重力场测量姿态倾角时，把三轴加速度计测得的线加速度值转化成姿态角度信息，以此作为量测值，量测噪声为Vk. 其中，根据量测值和状态值可知Hk为3×3的单位矩阵，此处忽略不写，写出量测方程为(5)由于航向角ψ的方向与重力场方向正交，此处加速度计不能用来预测估计航向角度值. 其他两个角为(6)根据状态方程与量测方程可以得到预测(时间更新)与量测更新方程，即预测(时间更新)方程为(7)量测更新方程为Px,k=I-KkHkPx,k/k-1,(8)其中，Φk/k-1为式(4)中的雅克比矩阵； Px,k和Px,k-1分别为状态量和的均方误差； Px,k/k-1为状态量预测值的均方误差； Kk为卡尔曼增益系数，决定最终估计值偏向预测模型还是偏向观测模型； Qk为系统噪声方差值，可通过陀螺静态数据利用Allan方差获取； Rk为量测噪声，实时受外部环境影响.为了尽可能消除量测噪声时变的这部分影响，本文在利用Allan方差估计量测噪声的同时，加入了遗忘因子以及限定记忆长度的算法思想，实时估计量测白噪声方差参数，以期获得更为准确的姿态解算结果. 下面开始给出系统噪声方差和实时动态量测噪声的获取方法.2.2 改进自适应Kalman滤波2.2.1 陀螺仪系统噪声估计陀螺仪的系统噪声主要由陀螺仪系统内部机理决定，相对来说比较稳定. 滤波时，未知的噪声参数越多，滤波越容易发散，所以应尽可能减少未知噪声参数，并且相比于大数据量的静态测量，对系统噪声在线自适应估计的精度更低. 综合以上两点，本文对于系统噪声不采用实时估计的方法，主要利用Allan方差对MEMS传感器测得的静态数据事先进行建模分析，获得MEMS传感器误差的随机噪声种类，确定各项系数,从而求出系统噪声.1) Allan方差原理Allan方差是一种基于时域分析的分析方法，可以比较容易地对各种误差源以及整个噪声统计特性进行细致的辨识，获取随机噪声种类，确定噪声系数，因此被广泛地用来辨识惯性传感器的噪声误差源[9]. Allan可按式(9)来估算.(9)假设采样频率是fs，数据样本个数是M，则τL=L/fs，NL=M/L. 把数据样本分成L长度的串，计算每个数据串的平均值Ωk，然后按照式(9)计算.对于陀螺仪而言，系统噪声主要有量化噪声(quantization noise, QN)、角度随机游走(angular random walk, ARW )、角速率随机游走(rate random walk, RRW)、零偏不稳定噪声(bias instability, BI)以及速率斜坡(rate ramp, RR)[10]. 这五种噪声可以通过 Allan 方差分析方法来辨识，并且误差分离结果较好，对应关系如表 1 所示[11].表 1 常见噪声系数与Allan方差的对应关系Tab.1 Correspondence between common noise and Allan variance噪声方差Allan方差交点纵坐标QN3Q2/τ23QARWN2/τNBI4B2/92B/3RRWK2τ/3K/3RRR2τ2/R/22) Allan方差分析实验采用的是目前市场上比较常见的MPU6050姿态传感器，以100 Hz的频率在实验室单轴转台采集陀螺仪输出的静态数据，得到随机漂移数据样本，如图 2所示.图 2 陀螺仪随机漂移数据Fig.2 Gyroscope random drift data根据陀螺静态数据计算Allan方差，得到Allan方差的双对数图，如图 3 所示.图 3 陀螺仪Allan方差双对数图Fig.3 Allan variance double logarithmic curve of gyroscope根据Allan方差的双对数图确认该陀螺仪主要存在角速率随机游走、角度随机游走和零偏不稳定性3种噪声. 根据表1即可得到三轴陀螺仪的噪声系数，如表 2 所示. 表 2 各轴陀螺仪噪声系数Tab.2 The noise coefficient of each axisgyroscope陀螺仪ARW/((°)·h-1/2)BI/((°)·h-1)RRW/((°)·h-3/2)x轴0.68.136y轴1.210.872z轴0.69.7272根据表 2 的数据分析可知，该陀螺仪的角度随机游走噪声系数较小，主要误差项为零偏不稳定性和角速率随机游走，以此两项求得白噪声方差作为系统噪声方差值.2.2.2 陀螺仪动态噪声估计量测噪声主要由外部环境造成，容易发生变化，且存在一定的不可预知性. 因此，对量测噪声进行自适应处理，有利于保证系统滤波的稳定性.本文在采用Allan方差来估计量测白噪声方差参数的同时，加入了遗传因子和限定于记忆的算法思想. 一方面对旧数据加入了遗传因子，降低了旧数据对误差辨识的影响，提高了新数据对误差辨识的作用；另一方面，限定算法的记忆长度，即辨识数据达到一定个数的时候，每增加一个新数据，同时剔除一个旧数据，克服了仅带遗传因子的渐消记忆算法中老数据时刻影响辨识的缺点，更能有效地实时估计量测噪声.式(10)是Allan方差估计公式的递推.(10)式中： k=2，3，4，...； yi为观测向量，在这里为根据三轴加速度计测得的线加速度求解得到的姿态量测值；初始值为任意值.从式(10)可以看出，Allan方差递推公式最后得到的结果和带遗传因子的渐消记忆算法在形式上是一致的.当k值越来越大时，此时无法明显体现出过往数据在Allan方差计算中所占比重的减少. 因此，我们将式(10)做一定调整得公式(11)，有式中： b是一个常值，取值范围为0<b<1，β1=1.通过调整常值b的大小，可适当调整过往数据在Allan方差计算中所占比重，相比较于式(10)可进行一定的比重调整，有利于提高辨识精度. 并且本文只利用最新固定长度的N个数据来递推方差值，这个固定长度可以利用Allan方差仿真已知数学模型方差变化的数据来估计得到. 通过多次实验仿真验证，本文中N取600时，既能保证数据方差的及时更新，也能使计算结果的波动尽量小.当获取的数据长度大于固定长度N时，可以将式(10)转化为式(12)，即(12)式中： k为设置的最新数据个数，在k<N时求解使用式(10)与(11)估计；当k≥N时对于每一个根据式(12)求解，利用Allan方差的自适应算法在每一次扩展Kalman滤波的递推中，实时修正量测噪声的方差参数，从而提高滤波精度.3 实验仿真验证图 4 MPU-6050传感器检测轴及其方向Fig.4 The detection axis and its orientation of MPU-6050 sensor3.1 实验条件本文所使用的姿态传感器为较常见的MPU-6050，内部集成有三轴MEMS陀螺仪和三轴加速度计. 为了应对实际使用中物体运动快慢的不同，传感器的测量范围以及传感器输出频率等等都可通过设置相关寄存器进行设定. 本文所设定的陀螺仪量程为±1 000 (°)/s，加速度计量程为±8 g，姿态传感器的数据输出频率为100 Hz. 试验是利用摇摆平台在俯仰方向摆动来测取数据的，将MPU-6050安装在摇摆平台上，将Y轴平行于旋转主轴方向，MPU-6050和摇摆平台的俯仰运动方向保持在具体的试验过程中使用遥控器控制摇摆平台在俯仰方向进行随机角度摆动，在来回的摆动过程中采集三轴陀螺仪和三轴加速度计数据以及8191线编码器数据，其中，编码器数据得到的旋转角度精度小于0.04°，可以作为旋转过程中的真实角度值，以方便比较.3.2 实验结果多次进行俯仰方向的摇摆实验，利用采集到的数据通过本文改进之后的自适应滤波算法进行解算，同时通过常规自适应滤波算法计算，计算结果与真实角度值比照，求取误差的绝对值来作为精度比较的依据. 本文选取了其中一组实验数据仿真图进行分析，数据仿真图如图 5～7 所示.图 5 实验数据仿真的整体图Fig.5 The overall map of experimental data simulation图 6 实验数据仿真的误差图Fig.6 Error graph of experimental data simulation图 7 实验数据仿真局部图Fig.7 The partial map of experimental data simulation图 5～7 为本文摆动实验中采集得到的数据仿真图. 从仿真图 5 与图 6 可以发现，使用本文基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应算法解算出来的角度曲线和实际的角度曲线基本吻合；通过图 7 可以发现，相对于常规的滤波算法，该算法解算出来的角度曲线更为接近编码器解算的实际角度曲线. 说明本文中提出的基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应算法有良好的抑制动态噪声能力, 能提高系统对环境变化的适应性，得到更好的滤波效果.4 结论本文对姿态求解算法进行了一定的研究，提出了一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法. 首先，通过对MEMS陀螺静态数据进行Allan方差分析，得到MEMS陀螺仪系统噪声估计；然后，采用扩展卡尔曼滤波算法进行数据融合，同时，在对动态噪声估计的过程中加入了遗传因子、限定记忆长度的算法思想；最后，通过实验和仿真，验证了本文提出的算法可有效地跟踪噪声参数的变化,提高了姿态角度测量精度.参考文献：【相关文献】[1] 鲍亚琪，陈国光，吴坤，等. 基于磁强计和MEMS陀螺的弹箭全姿态探测[J]. 兵工学报，2008(10)： 1227-1231.Bao Yaqi，Chen Guoguang，Wang Xiaorong，et al. 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MEMS陀螺仪的简要介绍MEMS陀螺仪（Micro-Electro-Mechanical System gyroscope）是一种基于微机电系统技术的陀螺仪，具有小尺寸、低功耗、高灵敏度等特点。
它广泛应用于无人机、手机、平衡车等设备中，用于测量角速度和方向。
首先，我们来看一下MEMS陀螺仪的性能参数。
主要包括灵敏度、测量范围、精确度和稳定性。
1.灵敏度：指陀螺仪对角速度变化的感知程度，通常以每秒多少度/秒来表示。
灵敏度越高，陀螺仪对角速度变化的检测越精准。
2.测量范围：指陀螺仪能够测量的角速度的最大值和最小值。
通常以度/秒为单位，在不同应用场景下需根据需求选择合适的测量范围。
3.精确度：指陀螺仪测量结果与真实值之间的偏差。
精确度越高，陀螺仪的测量结果越接近真实值。
4.稳定性：指陀螺仪在长时间使用过程中保持测量精度的能力。
稳定性包括零漂、温漂等参数，可通过校准等方法来提高。
1.姿态控制：MEMS陀螺仪被广泛应用于飞行器、导航设备等需要进行姿态控制的设备中。
通过测量角速度变化，可以帮助设备实时检测自身的姿态，从而进行调整和控制。
2.稳定平台：MEMS陀螺仪可以用于制作稳定平台，如相机防抖系统。
通过补偿相机的晃动，可以提高拍摄的稳定性和图像质量。
3.导航定位：MEMS陀螺仪可以与其他传感器（如加速度计、磁力计）结合使用，用于导航和定位应用。
通过测量角速度和加速度，可以估计设备的位置和方向。
4.虚拟现实和增强现实：MEMS陀螺仪可以用于虚拟现实和增强现实设备中，如头戴式显示器和手持设备。
通过检测用户头部的旋转动作，可以实现对虚拟场景的观察和交互。
5.运动追踪：MEMS陀螺仪可以用于运动追踪设备中，如运动手柄和运动传感器。
通过测量角速度和加速度，可以捕捉用户的运动，实现与设备的交互。
综上所述，MEMS陀螺仪是一种小尺寸、低功耗、高灵敏度的陀螺仪，广泛应用于姿态控制、稳定平台、导航定位、虚拟现实和运动追踪等领域。
这两天调好了3轴g-sensor ,mma7660, 可以用了. 倾斜晃动或改变板子的方向(水平或垂直), mma7660就会产生中断, 并给出当前板子的姿态(水平/垂直, 上下,左右等).1. 重力加速度计 mma76601.1 作用:mma7660只是一个3轴g-sensor, 它主要用于测量倾斜角,惯性力,冲击力及震动.1.2 工作原理:mma7660是一种电容式g-sensor. 电容式g-sensor大多为欧美厂商, 其技术是在wafer的表面做出梳状结构, 当产生动作时,由侦测电容差来判断变形量, 反推出加速度的值.与压阻式不同的是, 电容式很难在同一个结构中同时感测到三个轴(X,Y,Z)的变化, 通常都是X,Y和Z分开来的, (这也就是为什么当板子水平放置时,无论如何改变X,Y的位置,都不会有中断产生,因为这时它只能检测Z轴的变化,X,Y的变化它检测不到, 只有当我们将板子倾斜一个角度后才能检测X,Y的变化) . 而压阻式在同一个结构就能感测到三个轴的变化.1.3 工作模式:mma7660主要有三种工作模式.(通过设置MODE寄存器)1). Standby(待机)模式此时只有I2C工作,接收主机来的指令. 该模式用来设置寄存器. 也就是说, 要想改变mma7660的任何一个寄存器的值,必须先进入Standby模式. 设置完成后再进入Active或Auto-Sleep模式.2). Active and Auto-Sleep (活动并且Auto-Sleep) 模式mma7660的工作状态分两种, 一种是高频度采样, 一种是低频度采样. 为什么这样分呢, 为了节省功耗,但是在活动时又保持足够的灵敏度.所以说mma7660的Active模式其实又分两种模式,一种是纯粹的Active模式, 即进了Active模式后一直保持高的采样频率,不变. 还有一种是Active & Auto-Sleep模式, 就是说系统激活后先进入高频率采样,经过一定时间后,如果没检测到有活动,它就进入低频率采样 ,所以就叫做Auto-Sleep, Sleep并不是真的Sleep , 只是说降低采样频率.低频率采样模式又叫Auto-Wake摸式, 即自动唤醒模式.它不是睡眠模式, 它只是降低采样频率.3). Auto-Wake (自动唤醒) 模式Auto-Sleep后就进入低频率采样模式,这种模式就叫做Auto-Wake摸式, 即自动唤醒模式.它不是睡眠模式, 它只是降低采样频率.1.4 初始化:Init|| MODE=(0)进入 Standby 模式,设置寄存器|| SRST=0x03, SR=(2,2,1), INTSU中,asint=1,plint=1,fbint=1| MODE=(0, 1, 0, 1, 1, 0, 1)|Active & Auto-Sleep (64 Samples/Sec)^ || state changes | SPCNT=0xA0 timeout| interrupt || vAuto-Wake ( = Half Sleep) (8 Samples/Sec)也就是说,系统初始化时先进入Standby模式,通过I2C设置寄存器, 设好后进入Active &Auto Sleep模式, 当定时器计数超时后,进入Auto-Wake(低频采样模式),在Auto-Wake模式下,只有板子状态改变(比如改变水平/垂直方向,拍打等),由此产生中断后才会唤醒,重新进入Active & Auto-Sleep模式.2. 陀螺仪用过g-sensor后就很好奇它跟陀螺仪的关系.在动作感应方面, 加速度计对有变化量的动作感应还不错, 但是对均匀的动作变化, 精度就不够了,陀螺仪则刚好弥补了这一点.陀螺仪的原理是, 对一个旋转的物体, 旋转轴所指的方向在不受外力影响时, 是不会改变的. 人们根据这个原理,用它来保持方向. 陀螺仪在工作时要给它一个力, 使它快速旋转起来, 然后用多种方法读取轴所指的方向,并自动将数据信号传给系统.物体在高速旋转后,其轴心就存在指向的稳定性.陀螺仪是一种在立体空间内,全方位的角度偏移检测仪器.2.1 模型直升机上陀螺仪的功用直升机飞行的基本原理是利用主旋翼可变角度产生反向推力而上升, 但对机身会产生扭力作用, 于是需要加设一个尾旋翼来抵消扭力,平横机身. 但怎样使尾旋翼利用合适的角度来平衡机身呢? 这就用到陀螺仪了, 它可以根据机身的摆动多少,自动作出补偿讯号给伺服器,去改变尾旋翼的角度,产生推力平衡机身.以前,模型直升机是没有陀螺仪的, 油门, 主旋翼角度很难配合, 起动后便尽快往上空飞(因为飞行时较易控制),如要悬停就要控制杆快速灵敏的动作,所以很容易撞毁,现在已有多种直升机模型使用的陀螺仪,分别有机械式,电子式,电子自动锁定式.2.2 智能手机上陀螺仪的使用关注IPHONE4的都知道,它的超强卖点就是内置了陀螺仪, 既有陀螺仪,又有重力加速计. 陀螺仪的主要用途有:1).导航. 陀螺仪自被发明以来, 就用于导航, 如果配合GPS, 手机的导航能力将达到前所未有的水准(电子惯导, 但是不能长时间没有GPS校正, 否则会随时间出现偏差). 事实上, 目前很多专业手持式GPS也装了陀螺仪, 如果手机上安装了相应的软件, 其导航能力不亚于目前很多船舶,飞机上的导航仪.2).摄像防抖. 配合手机上的摄像头3).各类游戏的传感器. 陀螺仪完整检测游戏者手的移动,从而实现个种游戏操作的效果.4).可以用作输入设备, 陀螺仪相当于一个立体的鼠标.对于安装了陀螺仪,摄像头,以及各种传感器的手机来说,它已经由通讯工具转为娱乐中心,再提升为高效率的生产工具.==================================================呵呵,发扬自由软件的精神,把mma7660的驱动在这里共享出来(带了很多调试信息), 是Android接口的。
加速度计和陀螺仪传感器：原理、检测及应用
引言
微机电系统(MEMS)将机械和电子元件集成在微米级的小型结构中。
利
用微机械加工将所有电气器件、传感器和机械元件集成至一片共用的硅基片，
从而由半导体和微加工技术组合而成。
MEMS 系统的主要元件是机械单元、检测电路以及ASIC 或微控制器。
本文简要介绍MEMS 加速度计传感器和陀螺仪，讨论其工作原理、检测结构以及目前市场的热点应用，对我们日常生活具有深
远的影响。
1 MEMS 惯性传感器
MEMS 传感器在许多应用中测量沿一个或多个轴向的线性加速度，或者环绕一个或多个轴的角速度，以作为输入控制系统(2 加速度计工作原理根据牛顿第二定律，物理加速度(m/s2)与受到的合力(N)成正比，与其质
量(kg)成反比，加速度方向与合力相同。
值得注意的是，加速度计的作用力检测单元捕获产生加速的力。
所以，
加速度计实际测量的是力，而不是加速度;基本上是通过测量施加在加速度计其中一个轴向的作用力间接测量加速度。
加速度计也是一种机电装置，包括孔、空腔、弹簧和管道，机械加工采
用微加工技术。
加速度计采用多层晶圆工艺，通过检测物体重心相对于固定电
极的位移测量加速力。
3 加速度计的检测单元
加速度计常见的检测方法是电容检测，其中加速度与运动产生的电容变
化相关(εr= 电极板之间的材料的相对介电常数
A = 电极板之间的重叠面积。
PX4无人机传感器介绍PX4是一款开源的飞控软件，支持多种无人机平台，包括多旋翼、固定翼和垂直起降飞机。
为了实现高效且安全的飞行控制，PX4使用了各种传感器来获取飞行器的状态信息。
在本文中，我们将详细介绍PX4常用的传感器。
1. 加速度计（Accelerometer）：加速度计用于测量飞行器在三个轴上的加速度，即飞行器的加速度状态。
通过检测加速度计所受到的力，可以计算出飞行器的姿态、速度和位移。
PX4通常使用三轴加速度计，即x轴、y轴和z轴。
加速度计常用于姿态估计，导航和高度控制等任务。
2. 陀螺仪（Gyroscope）：陀螺仪用于测量飞行器在三个轴上的角速度，即飞行器的旋转速率。
通过检测陀螺仪所受到的力矩，可以计算出飞行器的旋转角度。
PX4通常使用三轴陀螺仪，即x轴、y轴和z轴。
陀螺仪常用于姿态估计，导航和控制等任务。
3. 磁力计（Magnetometer）：磁力计用于测量地球磁场对飞行器的影响，即飞行器的地磁状态。
通过检测磁力计所受到的磁场强度，可以计算出飞行器的方向和位置。
PX4通常使用三轴磁力计，即x轴、y轴和z轴。
磁力计常用于导航，姿态估计和指南针校准等任务。
4. 气压计（Barometer）：气压计用于测量飞行器所处的气压，即飞行器的高度状态。
通过检测气压计所受到的气压变化，可以计算出飞行器的高度和气压变化率。
PX4通常使用基于压电效应的气压计。
气压计常用于高度控制，导航和气象测量等任务。
5. 光流传感器（Optical Flow Sensor）：光流传感器用于测量飞行器相对于地面的水平位移。
通过检测光流传感器所接收到的光的位移，可以计算出飞行器的相对位移。
PX4通常使用光流传感器来实现悬停、降落和避障等任务。
6. GPS（Global Positioning System）：GPS用于测量飞行器的全球定位信息，包括经度、纬度、海拔和速度等。
通过接收卫星发射的信号，GPS可以计算出飞行器的当前位置和速度。
陀螺仪、加速计和磁力计现代移动及车载终端包含越来越多的传感器，陀螺仪、加速计、磁力计、感光器等等，从原理上讲，这些传感器的本质都是相同的，都是把外部环境变化转化为通信系统可理解的电信号的过程。
像温度计、光感器等传感器，因为功能单一非常容易理解，而陀螺仪、加速计和磁力计则因为原理及结构复杂，导致实际功能出现重叠，但又各有特点和局限性，在实际应用中很容易对其应用边界产生混淆，本文总结它们三者概念要点，如有理解错误，敬请指出。
一、陀螺仪陀螺仪（Gyroscope、GYRO-Sensor）也叫地感器，传统结构是内部有个陀螺，如下图所示（三轴陀螺），三轴陀螺仪的工作原理是通过测量三维坐标系内陀螺转子的垂直轴与设备之间的夹角，并计算角速度，通过夹角和角速度来判别物体在三维空间的运动状态。
三轴陀螺仪可以同时测定上、下、左、右、前、后等6个方向（合成方向同样可分解为三轴坐标），最终可判断出设备的移动轨迹和加速度。
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。
传统的陀螺仪属于机械式的，随技术发展，还有出现了振动式陀螺仪、激光陀螺仪、微机电机械陀螺仪等，无论是在体积微型化、测量精度和易用性上都有大大提高。
二、加速计加速计（Accelerometer、G-Sensor）也叫重力感应器，实际上是可以感知任意方向上的加速度（重力加速度则只是地表垂直方向加速度），加速计通过测量组件在某个轴向的受力情况来得到结果，表现形式为轴向的加速度大小和方向（XYZ），这一点又有点类似于陀螺仪，但陀螺仪的更多关注自身旋转情况（原位运动），加速计则主要是测量设备的受力情况，也就是三轴运动情况，尽管加速计也可能在某个小范围换算出角速度的可能，但设计原理决定似乎更适合于空间运动判断。
MEMS加速度计和陀螺仪原理分析技术成熟的MEMS加速度计分为三种:压电式、容感式、热感式。
压电式MEMS 加速度计运用的是压电效应，在其内部有一个刚体支撑的质量块，有运动的情况下质量块会产生压力，刚体产生应变，把加速度转变成电信号输出。
容感式MEMS加速度计内部也存在一个质量块，从单个单元来看，它是标准的平板电容器。
加速度的变化带动活动质量块的移动从而改变平板电容两极的间距和正对面积，通过测量电容变化量来计算加速度。
Freescale的MMA7660FC这一款加速度计（3-Axis Orientation/Motion Detection Sensor），这一款芯片也是利用这一原理设计的。
datasheet的第9页介绍了其工作原理：当芯片有向右的加速度时，中间的活动质量快相对于另外两块电容板向左移动，这两平行板电容器的电容就发生了变化，从而测量出芯片运动的加速度。
MEMS陀螺仪MEMS陀螺仪利用科里奥利力——旋转物体在有径向运动时所受到的切向力。
假设旋转物体有径向速度Vr，那么将会产生切向科里奥利加速度从上面的公式中，我们可以看到科里奥利加速度的大小是正比于物体旋转的角速度。
如果我们在切向安装一个加速度计测出科里奥利加速度，那么我们就可以间接得到物体旋转的角速度。
实际的MEMS陀螺仪的设计如下图。
如果物体在圆盘上没有径向运动，科里奥利力就不会产生。
因此，在MEMS陀螺仪的设计上，这个物体被驱动，不停地来回做径向运动或者震荡，与此对应的科里奥利力就是不停地在横向来回变化，并有可能使物体在横向作微小震荡，相位正好与驱动力差90度。
MEMS陀螺仪通常有两个方向的可移动电容板。
径向的电容板加震荡电压迫使物体作径向运动（有点象加速度计中的自测试模式），横向的电容板测量由于横向科里奥利运动带来的电容变化（就象加速度计测量加速度）。
因为科里奥利力正比于角速度，所以由电容的变化可以计算出角速度。
MEMS传感器有多种分类，包括MEMS陀螺仪、MEMS加速度计、MEMS压力传感器和MEMS麦克风等。
这些传感器的工作原理各不相同，以下是MEMS传感器的分类及原理：
1. MEMS陀螺仪：陀螺仪是测量角速率的重要器件，主要用于导航定位、姿态感知、状态监测、平台稳定等应用领域。
其核心是一颗微机械（MEMS）芯片和一颗专用控制电路（ASIC）芯片。
MEMS 陀螺仪的工作原理基于科里奥利（Coriolis）效应，通过测量质量块在驱动电路控制下高速震荡时发生的横向位移实现对角速率的测量。
2. MEMS加速度计：用于感知物体运动的线加速度。
其核心是一颗微机械（MEMS）芯片和一颗专用控制电路（ASIC）芯片。
其工作原理是通过测量物体运动时的加速度引起的惯性力，进而得出物体的运动状态。
3. MEMS压力传感器：主要分为电容式和电阻式，用于测量压力。
其核心结构是薄膜元件，当受到压力时，薄膜变形导致电性能（电阻、电容）改变，从而可以计算受到的压力。
4. MEMS麦克风：通过测量声音产生的声压变化来将声压信号转换为电信号。
总的来说，MEMS传感器的核心工作原理是基于物理效应的微小变化来感知外部信息，并将其转换为电信号。
不同类型传感器在结构和工作原理上有所差异，但都具备小型化、高集成、低成本的优势。
ADI新产品为添新功能，应用MEMS陀螺仪和加速度计工作原理在ADI公司的一间会议室中，Howard Wisniowski用一只手拿起比纪念邮票稍大一点的演示板，并停留在离桌面一米左右的空中。
这块演示板上安装有ADI的运动传感器和相关电路。
Wisniowski松开拿着这块演示板的手，使演示板落向另外一只手。
演示板刚开始自由下落，运动传感器就感测到了加速度的变化。
在演示板落到Wisniowski 的另一只手中之前，板子上的红色LED开始闪烁，与此同时微型变换器发出摩尔斯电码格式的SOS信号声。
这种重定向到水平面的响应速度，正是消费者期望笔记本硬盘磁头组件或汽车气囊传感器所应有的性能。
适合采用CMOS工艺流程的微机电系统（MEMS）制造技术可能带来的规模经济、高灵敏度和小型尺寸能开创许多新的应用，而这只是其中的两种。
MEMS加速度计和陀螺仪的工作原理MEMS加速度计的核心，一部分位于电子电路中，一部分在于机械结构中。
经过制造和封装的加速度计可以用来测量单个平面或两个/三个正交平面中的加速度。
从概念上讲，加速度传感部分通常包含位于悬梁一端的运动块。
对处于加速状态的多个运动块和横梁系统进行偏转测量，一般是通过传感位于一组固定横梁和一组偏转横梁之间的电容变化完成的，有点类似于宏观的可变电容。
由于许多容性传感器具有相对位移非线性的电容特性，因此要用传感器中的电子将信号转换为线性输出。
除了电容外，也可以使用压电型传感元件。
在加速度计数据手册中标明的一些重要特征参数包括带宽和谐振频率、本底噪声、交叉轴灵敏度、漂移、线性度、动态范围、抗冲击能力和功耗。
一般来说，谐振频率要比带宽上限高好几倍。
带宽和灵敏度通常呈反比关系。
除了电子器件通常都有的噪声源外，由于MEMS传感器非常小，由运动块上的布朗效应产生的热噪声也是一个显著的噪声源。
线性加速度计在运输领域、特别是与气囊有关的减速传感应用领域有很大的市场。
磁盘中的MEMS角加速度计同样具有很大的市场，它们可以用来补偿角度方面的冲击和振动。
概念介绍1. mems陀螺的定义与原理mems陀螺，全称微型电机系统陀螺，是一种利用微机电系统技术制造的小型陀螺仪，能够测量和感知旋转运动。
mems陀螺利用微型电机和微机电系统技术，将传统的陀螺仪缩小到微米级尺寸，具有体积小、功耗低、成本低等优点。
2. 加速度耦合效应的定义加速度耦合效应指的是mems陀螺在测量旋转运动时，由于其内部的加速度传感器和角速度传感器之间的物理位置关系，可能会产生加速度以外的干扰，导致测量结果产生偏差。
原理分析3. mems陀螺的工作原理mems陀螺内部主要由加速度传感器和角速度传感器组成。
加速度传感器可以检测物体的加速度变化，而角速度传感器则可以测量物体旋转运动的角速度。
通过这两个传感器的配合工作，mems陀螺可以实现对旋转运动的测量。
4. 加速度耦合效应产生的原因加速度耦合效应产生的原因主要是由于mems陀螺内部的加速度传感器和角速度传感器在物理位置上无法完全隔离开，加速度的变化会对角速度的测量产生干扰，从而影响测量精度。
影响与应对5. 加速度耦合效应对mems陀螺测量精度的影响加速度耦合效应的存在会使mems陀螺在实际应用中出现测量误差，特别是在复杂运动条件下，如振动环境、高加速度运动等情况下，影响将更加显著。
6. 加速度耦合效应的应对方法为了降低加速度耦合效应的影响，可以采用多种方法，例如对传感器布局进行优化、提高传感器的频率响应特性、采用数字滤波技术等，以确保mems陀螺具有更高的测量精度。
研究现状与发展7. 目前mems陀螺加速度耦合效应的研究现状目前，关于mems陀螺加速度耦合效应的研究已经取得了一定的进展，国内外学者对其影响机理、测量方法和校准技术等方面开展了深入研究，但仍存在一定的技术挑战和待解决的问题。
8. mems陀螺加速度耦合效应的发展趋势随着mems技术的不断进步和发展，mems陀螺对加速度耦合效应的抑制技术也将不断提升，从而实现更加精准的旋转运动测量，为航空航天、导航、导弹制导等领域提供更可靠的技术支持。
内容MID中的传感器1加速计2陀螺仪3地磁传感器4MID中的传感器——已商用的传感器◆触摸屏◆摄像头◆麦克风（ST：MEMS microphones……）◆光线传感器◆温度传感器◆近距离传感器◆压力传感器（ALPS：MEMS气压传感器……）◆陀螺仪（MEMS）◆加速度传感器（MEMS）◆地磁传感器（MEMS）集成电路（Integrated Circuit，IC）把电子元件/电路/电路系统集成到硅片（或其它半导体材料）上。
微机械（Micro-Mechanics）把机械元件/机械结构集成到硅片（或其它半导体材料）上。
微机电系统（Micro Electro Mechanical Systems，MEMS）MEMS = 集成电路+ 微机械陀螺仪（Gyroscope）•测量角速度•可用于相机防抖、视频游戏动作感应、汽车电子稳定控制系统（防滑）加速度传感器（Accelerometer）•测量线加速度•可用于运动检测、振动检测、撞击检测、倾斜和倾角检测地磁传感器（Geomagnetic sensor）•测量磁场强度•可用于电子罗盘、GPS导航陀螺仪+加速计+地磁传感器•电子稳像(EIS: Electronic Image Stabilization)•光学稳像(OIS: Optical Image Stabilization)•“零触控”手势用户接口•行人导航器•运动感测游戏•现实增强1、陀螺仪（角速度传感器）厂商：欧美：ADI、ST、VTI、Invensense、sensordynamics、sensonor日本：EPSON、Panasonic、MuRata、konix 、Fujitsu、konix、SSS国产：深迪2、加速度传感器（G-sensor）厂商：欧美：ADI、Freescale、ST、VTI、Invensense、Sensordynamics、Silicon Designs 日本：konix、Bosch、MSI、Panasonic、北陆电气国产：MEMSIC（总部在美国）3、地磁传感器（电子罗盘）厂商：欧美：ADI、Honeywell日本：aichi、alps、AsahiKASEI、Yamaha国产：MEMSIC（总部在美国）MID中的传感器——IPhone4陀螺仪：ST，L3G4200D加速计：ST，LIS331DLH地磁传感器：AsahiKASEI，AK8975MID 中的传感器1陀螺仪2加速计3地磁传感器4内容陀螺仪——概述传统陀螺仪绕一个支点高速转动的刚体称为陀螺。
几种MEMS陀螺仪（gyroscope）的设计和性能比较
现在市场上的MEMS陀螺仪主要有SYSTRON、BOSCH和INVENSENSE设计和生产。
前两者设计的陀螺仪属高端产品，主要用于汽车。
后者的属低端产品，主要用于消费类电子，象任天堂的Wii。
ADI2003年宣布设计和制造出了Z轴陀螺仪ADXRS300，但是没有正式成为产品。
下面主要介绍和比较三家公司的陀螺仪的设计、加工和性能。
一、Systron Donner “MICROGYRO” MEMS传感器：双石英调音叉
信号处理：混合信号架构，数字和模拟输出；开放回路；两个用于加速度传感器的A/D通道封装：MEMS封装在陶瓷腔体中并跟ASIC一起封装在塑料腔体中。
缺点：成本较高
Systron Donner “MICROGYRO”
二、博世BOSCH SMG 070
MEMS：平面MEMS；Z轴
信号处理：闭合回路；混合模式；自测试缺点：尺寸太大
BOSCH SMG 070
BOSCH SMG 070原理图
三、INVENSENSE IDG 300MEMS：体加工技术；用ASIC作封盖并提供收集和驱动信号的电极信号处理：开路；模拟
缺点：无零点修正；温度导致+/-50度/秒的漂移。
（汽车电子要求+/-1.5度/秒）
INVENSENSE IDG 300
INVENSENSE IDG 300原理图（曹志良）。
