三轴加速度传感器校正方法研究

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三轴加速度传感器测量体力活动研究进展

三轴加速度传感器测量体力活动研究进展

2018年(第8卷)第14期体育大视野DOI:10.16655/ki.2095-2813.2018.14.230三轴加速度传感器测量体力活动研究进展①舒潇(四川体育科学研究所 四川成都 610041)摘 要:随着时代的发展越来越多的人缺乏锻炼,体力活动水平低下。

肥胖患者增多,伴随而来的是各种疾病已然成为全球问题。

越来越多的居民开始关注体力活动,各种测量仪器也应运而生,加速度传感器就是一种,它具有体积小,易于携带,同时测量精确,可重复使用,价格低廉,对受试者影响小等优点,在国外被广泛应用于日常体力活动的研究。

本综述将具体对加速度传感器校度、最佳佩戴时间、最佳佩戴位置以及生活中的应用等进行分析讨论。

关键词:三轴加速度传感器 体力活动 综述中图分类号:TP212 文献标识码:A 文章编号:2095-2813(2018)05(b)-0230-02WHO把体力活动定义为通过骨骼肌收缩消耗能量的任何身体移动。

大量流行病学研究证明了体力活动的不足与许多疾病密切相关,如常见的心血管疾病、糖尿病、骨质疏松、肥胖症、部分类型癌症(结直肠癌、乳腺癌)等。

体力活动量也不是越高越好,准确评定体力活动,就可获得健康与体力活动的关系,并获得长期行为趋势和评估干预效果。

回顾性调查法是目前国内测量体力活动的主要方法,但问卷获得结果常常是前后矛盾的。

加速度传感器具有体积小,易于携带,同时测量精确,可重复使用,价格低廉,对受试者影响小等优点,被广泛应用于测量不同人群体力活动的研究。

加速度传感器能精确测量体力活动的能量消耗、运动频率、运动强度和运动持续时间,且无需被测者进行回顾。

现今在发达国家,加速度传感器应用于体力活动的研究已相当成熟。

本综述对近年来文献进行了归纳总结。

1 加速度传感器测量方法研究1.1 加速度传感器原理加速度传感器的原理是通过感应物体加速度后,产生形变,再转化为电信号输出。

形变越大,电压值越大,形变越小电压值越小。

三轴重力加速度传感器标定方法研究

三轴重力加速度传感器标定方法研究

由于测斜传感器的加速度计满足输出与输入之间
的线性关系, 因此通过理论上敏感到的重力加速度分
量与实际输出信号通过最小二乘法线性拟合就可以得
到相应敏感轴的线性标定系数。表示形式如下
U( X ) = kXG( X) + bX
U( Y) = kYG( Y) + bY
( 7)
U( Z ) = kZG( Z ) + bZ
( i = x , y , z) 代表轴不正交校正后的加速度输出值。
2 K 因子校正法原理[3]
校正模型以 X 敏感轴为例介绍, Y 和 Z 敏感轴类
似, 其数学模型如下( 以 Gx 为例) 。
Gcx = Gx # (K 0+ K 1t + K2 t 2+ K 3t 3) - (K 4+ K 5t
+ K 6t 2 + K 7t 3) - K8 # Gy - K 9 # Gz
为应用以上三个公式进行坐标变换得到如下的矩
阵形式:
ec1 ec2 =
1 Q3
0 1 y
0 e1
0 # e2
( 2)
ec3
Q2
Q1
1 z
e3
式( 2) 中
Q1 =
cos ( z , e2) zy
Q2 =
cos
( z , e2) z
#
cos
( y, e1) y
-
cos ( z, e1) z
Q3 =
面角误差将上述式子组合为:
$ DEVc = E ( DEV- E DEV0) 2+ rbps # ( RB -
RB 0) 2
( 13)
式( 13) 中: rbps 为加权因子, DEV、RB 为井斜角

三轴加速度传感器的z敏感轴的校准算法

三轴加速度传感器的z敏感轴的校准算法

三轴加速度传感器的z敏感轴的校准算法一、引言三轴加速度传感器是一种常用的传感器,广泛应用于物联网、智能家居、自动驾驶等领域。

在使用三轴加速度传感器时,需要对其进行校准,以保证其测量结果的准确性。

本文将介绍三轴加速度传感器z敏感轴的校准算法。

二、三轴加速度传感器的工作原理三轴加速度传感器是一种基于微机电系统(MEMS)技术的传感器。

它通过测量物体在三个方向上的加速度来确定物体的运动状态。

具体来说,当物体发生运动时,会产生惯性力,这个惯性力可以被转化为电信号输出。

因此,通过测量这些电信号,就可以确定物体在各个方向上的加速度。

三、z敏感轴的校准算法1. 原理由于三轴加速度传感器是一种基于微机电系统(MEMS)技术的传感器,因此其精度受到许多因素的影响。

其中一个主要因素是温度变化。

由于温度变化会导致材料膨胀或收缩,从而影响到MEMS芯片中的加速度传感器,因此需要进行校准。

在进行z敏感轴的校准时,需要将传感器放置在水平面上,并保持不动。

此时,z敏感轴应该与重力方向垂直。

因此,通过测量z敏感轴上的加速度值来确定传感器是否处于垂直状态。

如果传感器没有处于垂直状态,则需要进行校准。

2. 步骤(1)将传感器放置在水平面上,并保持不动。

(2)读取z敏感轴上的加速度值。

(3)如果加速度值不为0,则需要进行校准。

(4)将传感器旋转一定角度,并记录旋转角度和对应的加速度值。

(5)重复步骤4,直到旋转360度。

(6)计算出每个角度对应的期望加速度值。

(7)使用拟合算法计算出校准系数。

(8)使用校准系数对原始数据进行修正。

3. 拟合算法在步骤7中,需要使用拟合算法计算出校准系数。

常用的拟合算法有线性回归、多项式回归、指数回归等。

这里介绍一种基于最小二乘法的拟合算法。

最小二乘法是一种常用的拟合算法,它通过最小化残差平方和来确定拟合函数的系数。

在z敏感轴的校准中,可以使用最小二乘法来确定校准系数。

假设有n个数据点,每个数据点的坐标为(xi,yi),其中xi表示旋转角度,yi表示对应的加速度值。

三轴加速度数据处理方法

三轴加速度数据处理方法

三轴加速度数据处理方法三轴加速度数据处理方法是通过对三轴加速度数据进行采集、预处理、滤波、特征提取等一系列处理,从而得到有效的加速度信息。

本文将介绍三轴加速度数据处理的一般步骤和方法,帮助读者更好地理解和应用。

一、采集数据首先,需要通过合适的传感器采集三轴加速度数据。

传感器可以是加速度计或者惯性测量单元(IMU)。

通过传感器可以获得物体在X、Y和Z方向上的加速度数据。

采集到的原始数据往往包含噪声和离群点,为了准确分析和提取加速度信息,需要对数据进行预处理。

预处理包括以下几个步骤:1. 数据去噪:采用滑动窗口平均、中值滤波等方法去除噪声。

2. 数据校正:校正因传感器误差而引入的偏移和尺度问题,通常使用校正公式或者标定方法进行校准。

3. 数据对齐:将不同传感器采集的数据对齐到统一的时间轴上,以便后续分析。

滤波是为了去除高频噪声和不必要的波动,保留有用的加速度信号。

常见的滤波方法包括:1. 低通滤波器:去除高频噪声,保留低频信号。

常用的低通滤波器有巴特沃斯滤波器、无限脉冲响应(IIR)滤波器等。

2. 高通滤波器:去除低频干扰,保留高频信号。

常用的高通滤波器有巴特沃斯滤波器、有限脉冲响应(FIR)滤波器等。

四、特征提取特征提取是从加速度数据中提取有用信息的关键步骤。

通过特征提取可以获得加速度数据的统计特性和模式,进而用于识别和分析。

常用的特征提取方法包括:1. 统计特征:如均值、方差、标准差等,可以反映加速度数据的集中趋势和离散程度。

2. 频域特征:通过对加速度数据进行傅里叶变换,获取频域信息,如能量谱密度、主频等,可以用于分析振动信号。

3. 时域特征:通过对加速度数据进行时间序列分析,提取波形特征,如峰值、波峰间隔、波形形状等,可以用于识别运动模式。

五、应用举例以下是一些三轴加速度数据处理方法在实际应用中的举例:1. 运动监测:通过分析加速度数据中的频域特征和时域特征,可以实现对人体运动状态的监测,如步态分析、睡眠检测等。

三轴振动传感器的校准方法与制作流程

三轴振动传感器的校准方法与制作流程

图片简介:本技术介绍了一种三轴振动传感器的校准方法,包括以下步骤:S1:材料准备,选取一个正直角三棱锥,三个待校准MEMS模块,螺钉,一次性速干胶水和标准振动源;S2:将一个正方体沿对角的三个点削开,即可得到一个正直角三棱锥(通常会将正直角三棱锥底部的三个角(4)削去部分,以便于安装,但也仅仅是为了安装,别无它用。

削掉此三个角或不削掉均为本专利的保护范围),正直角三棱锥底端的中心处开设有螺钉孔,使螺钉孔与螺钉的一端固定连接,本技术通过将待检测的三个MEMS模块粘贴在正直角三棱锥上,取代原有的正方体进行校准,解决了每个芯片都要单独校准三个轴,校准过程将非常繁琐且效率极其低下的问题,极大的提高了芯片校准的效率。

技术要求1.一种三轴振动传感器的校准方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:材料准备,选取一个正直角三棱锥(2),三个待校准MEMS模块(3),螺钉,一次性速干胶水和标准振动源(1);S2:正直角三棱锥底(2)端的中心处开设有螺钉孔(6),使螺钉孔(6)与螺钉的一端固定连接,螺钉的另一端与标准振动源(1)轴向的中心处开设的轴孔(5)固定连接,然后在正直角三棱锥(2)的三个面涂设一次性速干胶水,将三个待校准MEMS模块(3)分别粘在对应的三个面上;S3:使标准振动源(1)通过外接开关与外接电源电性连接,打开标准振动源(1)进行校准;S4:a1:标准的正直角三棱锥(图9)的几何图形,TA ⊥ TBC平面,TB ⊥ TAC平面,TC ⊥TAB平面,三条棱TA = TB = TC,三条底边AB = BC = AC ,TD为直角三角形ABT的底高,TH为正直角三棱锥(2)顶端垂直于底面的正直角三棱锥(2)高,由于TC ⊥ TAB平面,即TC垂直于TAB平面上的任意直线,因此TC ⊥ TD,设TD = a,则AB = BC = AC = 2a,TA = TB = TC=a,CD=a,由三角形面积等效公式可知:TC×TD =CD×TH,即a×a = a×TH,因此TH = a ;由此可知:TH和TC之间的夹角为:cos()= cos()≈54.7356;TH方向刚好是标准振动源(1)的轴向方向,因此加装正直角三棱锥(2)之后的MEMS 模块(3)在测量振动信号时,将比原来的值偏小;a2:假设标准振动源(1)轴向所加的信号幅度为v,MEMS模块(3)的三个轴分别为TA、TB、TC方向,因此MEMS模块(3)三个轴测量的矢量值分别为、、,由于TA = TB =TC;因此三个轴测量的矢量值均为,即实际测量值只有标准源输出值的,因此内部校准时固定乘上这个系数,即在校准时将MEMS模块内部测量的振动幅值再乘以倍,然后再将乘以倍后的值与标准值进行比对,并将此时的偏离值存下来,并作为特定频率的校准系数。

三轴加速度传感器安装误差标定方法研究

三轴加速度传感器安装误差标定方法研究

三轴加速度传感器安装误差标定方法研究张辉;柴伟;罗强;刘漫霞【摘要】For the important role of three-axis acceleration sensor in the vehicle state measurement, the installation error was studied when the acceleration sensor installed in the vehicle. A calibration method based on a mathematical model is proposed. Without any other measuring instruments, the calibration process can be completed by the model calculating several measurement data from the fixed sensor. Experiments result proves the validity of this method,and the calibration error is less than 3%.%针对三轴加速度传感器在车辆行驶状态测量方面的应用,研究了三轴加速度传感器在车辆上的安装误差问题,提出了一种通过数学解算模型对安装误差进行标定的方法.标定过程无需借助其他测量仪器,只需要使用安装后的传感器进行多次测量,通过数学模型解算这组测量数据即可实现安装误差的测量与标定.通过实验验证,此方法方便有效,标定误差小于±3%.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2011(024)011【总页数】5页(P1542-1546)【关键词】加速度传感器;误差标定;欧拉定理;车辆姿态【作者】张辉;柴伟;罗强;刘漫霞【作者单位】中山大学智能交通研究中心,广东省智能交通系统重点实验室,广州510006;中山大学智能交通研究中心,广东省智能交通系统重点实验室,广州510006;中山大学智能交通研究中心,广东省智能交通系统重点实验室,广州510006;中山大学智能交通研究中心,广东省智能交通系统重点实验室,广州510006【正文语种】中文【中图分类】TP212.9近年来微机电系统(MEMS)的研究发展迅速,加速度传感器在汽车电子领域的应用日益广泛[1]。

三轴加速度数据处理方法

三轴加速度数据处理方法

三轴加速度数据处理方法1.数据采集:采集三轴加速度数据的主要方法是使用加速度计传感器。

这些传感器通常嵌入在移动设备(如智能手机)或可穿戴设备(如手环或智能手表)中。

在采集数据之前,需要通过设备的编程接口或传感器库来设置传感器的采样率和测量范围。

2.数据预处理:在对三轴加速度数据进行进一步处理之前,通常需要进行数据预处理。

这包括去除噪声、校正传感器误差和过滤数据等操作。

常用的数据预处理方法包括移动平均滤波、中值滤波、高通滤波和低通滤波。

3.数据特征提取:在进行物体运动、姿势或活动的分析时,常常需要从三轴加速度数据中提取特征。

这些特征可以包括峰值加速度、加速度的均值和方差、频域分析中的能量和频率等。

通过提取这些特征可以对加速度数据进行分类、识别和分析。

4.数据分类和识别:根据特定的应用需求,可以使用机器学习算法对加速度数据进行分类和识别。

例如,在人体活动识别领域,可以使用支持向量机(SVM)、决策树或随机森林等算法来对特定动作或活动进行分类。

这需要提前进行大量的数据采集和训练。

5.运动分析和建模:三轴加速度数据还可以用于物体运动分析和建模。

通过分析加速度数据中的运动模式和变化趋势,可以推断出物体的速度、位移和姿态等信息。

例如,在跑步分析中,可以通过分析加速度数据的周期性变化来估计步频、步幅和步态等指标。

6.数据可视化:为了更直观地展示三轴加速度数据以及数据处理的结果,可以使用数据可视化技术。

这包括绘制加速度数据的时域曲线和频域谱图,制作加速度数据的动态图像或动态视频等。

数据可视化可以帮助用户更好地理解和分析加速度数据。

综上所述,三轴加速度数据处理方法包括数据采集、预处理、特征提取、分类和识别、运动分析和建模以及数据可视化等。

这些方法可以应用于各种应用领域,如人体活动识别、运动分析、动作捕捉、物体跟踪等。

在实际应用中,根据具体问题和需求选择合适的数据处理方法和算法是关键。

三轴MEMS加速度计的最大似然校正算法

三轴MEMS加速度计的最大似然校正算法

三轴MEMS加速度计的最大似然校正算法陆欣;刘忠;张宏欣;贺静波【摘要】Accelerometer is one of the fundamental measurement units of inertial navigation system.It is difficult to meet the precision requirement for low-cost accelerometer due to the manufacturing process and all kinds of sensor errors.Calibration for accelerometer is essential before being used.Therefore,an accelerometer self-calibration algorithm based on maximum likelihood estimation was proposed.The sensor errors model was established by taking comprehensive consideration of zero bias,scale errors,non-orthogonal errors,installation errors and measurement noise of the accelerometer,based on which the calibration problem of accelerometer was transformed into maximum likelihood estimation problem of calibration parameters.The self-calibration algorithm based on maximum likelihood estimation was tested by both numerical simulation and real data experiment.The result shows the maximum likelihood estimation algorithm has a high precision of parameters estimation and can calibrate the errors caused by factors mentioned above effectively.%加速度计是惯性导航系统的重要测量元件,而由于制造工艺及各类传感器误差,低成本加速度计很难达到要求的精度,因此需要对其进行校正.提出一种基于最大似然估计的加速度计自校正算法.综合考虑加速度计零偏、比例误差、非正交误差、安装误差与测量噪声,建立了传感器误差模型.在此基础上,将加速度校正问题转化为校正参数的最大似然估计问题.通过数值仿真和实测试验验证,表明算法具有较高的参数估计精度,能够有效地对上述因素引起的误差进行校正.【期刊名称】《国防科技大学学报》【年(卷),期】2017(039)005【总页数】7页(P185-191)【关键词】最大似然估计;传感器校正;微电子机械系统;三轴加速度计【作者】陆欣;刘忠;张宏欣;贺静波【作者单位】海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033;海军工程大学兵器工程系,湖北武汉430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033【正文语种】中文【中图分类】TJ81加速度计是惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)的基本组成部分, 由于制造工艺及传感器安装等问题, 三轴加速度计存在包括由轴与轴的非正交性、比例因子及零点偏移引起的自身误差, 这些问题会在分析运算中带来较大的积累误差, 从而影响导航系统的精确性。

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( 4) ( 5)
a x = a r = A r - A r0 b A s - A s0 . ay = as = b a z = A t - A t0 - ( A r - A r0 ) ·cos θ·tan ρ - ( A s - A s0 ) ·sin θ·tan ρ bcos ρ b b

位矢量, 其 在 坐 标 系 xyz 中 可 通 过 ρ 和 θ 表 示 为 式 ( 4 ) 、 式( 5 ) 和式( 6 )
→r = ( 1 , e 0, 0) , →s = ( 0 , e 1, 0) ,
( 8) as , a t 数值, 不垂直性校正, 就是将不垂直的 a r , 映射到 ay , a z 。 由式( 8 ) 和式( 1 ) 、 正交直角坐标系 xyz 中得到 a x , 式( 2 ) 、 式( 3 ) 可知, 对于三轴加速度测量数据的校正结果 应该为
由于制造工艺和设备安装等问题, 不同的加速度传感 三轴或多轴传感器还存在着轴与 器其自身参数有所不同, 这些问题会在分析运算中带来较大的 轴之间的不垂直性, 积累误差而导致分析计算错误, 从而对于求解行驶轨迹和 姿态角等的精确性造成重大影响, 因此, 必须在使用前对加 从而将误差的影响降到最低 。 速度传感器进行相关校正, 国内外有相关学者对三轴加速度传感器的校正问题进 1] 行过相关研究, 如文献[ 中借助一个精密标定架, 提供加 进而采用比对法对传感 速度传感器三轴方向的振动信号, 2]中则利用外围电路对加速度传 器参数进行标定, 文献[ 并利用精密光学分度头进行校正测试, 感器进行参数校正, 两种校正方法虽然可以取得较好的校正效果, 但均需要求 3]中介绍的一种国 有精密仪器的辅助, 成本较高, 而文献[ 外的方法则无需提供外部加速度参考, 只需把加速度传感 器安装在低成本的直角铁架中, 通过其测量约束参数从而
2 2 a2 x - ay + az = 1 . [6 ]
( 9)
结合式( 9 ) 经代入化简和去除二阶小量后可得包含刻 度因子、 零点偏移和不垂直性的加速度传感器基本校正模 型如式( 11 ) 所示
2 2 c 1 ( A2 r + A s ) + A t + c2 A r + c3 A s + c4 A t + c5 A s · A t +
收稿日期: 2011 —04 —17
第 11 期 学模型。
林生荣, 等: 三轴加速度传感器校正方法研究
→ t = ( cos θ·sin ρ, e sin θ·sin ρ, cos ρ) .
73 ( 6)
在建立校正模型前, 本文作出以下 4 个基本假设: 1 ) 单片加速度传感器的 2 个输出轴互相垂直; 2 ) 加速度传感器的输出具有很好的线性度; 3 ) 加速度传感器各个输出轴的刻度因子相同; 4 ) 加速度传感器受环境因素的影响较少 。 以上的这些假设都可以通过器件的特性得到满足 。
1. 3 校正参数求解
为了得到校正的结果, 需要获得不垂直性参数 ρ, θ, 以 A s0 , A t0 和刻度因子 b, 及零点漂移 A r0 , 下面推导这些校正参 数的求解方法。 加速度传感器在静止时只受到重力加速度的影响, 此 a y 和 a z 可看成是重力加速度在三轴正交坐 时式( 7 ) 的 a x , ax , ay 和 az 的 标系上的分量, 根据矢量的合成和分解法则, a y 和 a z 的单 平方和恒等于重力加速度的大小, 且由于 a x , 位为 g n , 所以, 其平方和恒等于 1
第 30 卷
2, …, 7 ) 的一阶线性 已知量, 则式( 11 ) 就成为关于 c i ( i = 1 , 方程, 只要解出 c i , 即可方便地得到校正参数 。 为此, 把三 As , A t 观测 可以得到多组 A r , 轴传感器按照不同姿势摆放, 数据, 根据最小二乘拟合方法
[7 ]
2 ) 零 点 漂 移: A r0 为 2 . 523 5 V, A s0 为 2 . 523 5 V, A t0 为 2 . 524 3 V。
2 2 2 A2 s0 ) + A t0 - 2 A s0 A t0 sin θsin ρ - 2 A r0 A t0 cos θsin ρ - b cos ρ。
, 即 ( 10 )
As , A t 是从加速度传感器获得的观测数据, 由于 A r , 为
74
传 感 器 与 微 系 统 1 ) 不垂直性: ρ 为 2 . 000 8 ° , θ 为 78 . 483 8 ° 。
表2 Tab 2 仿真测试中加速度传感器在不同姿态下的三轴模拟输出 The threeaxis analog output of acceleration sensor in different postures during simulation test
高的精确性, 针对三轴加速度传感器基本标定和坐标轴不垂直的校正问题, 设计了相应的加速度传感器校 正模型和模型求解算法, 并通过实际测试对比加速度传感器在校正前和校正后的精度, 从而来验证校正方 法的可用性。经过该方法校正的多轴加速度传感器可以将不垂直性带来的测量误差减小到 ± 2 % 以内, 能满足多种实际工程测量的需求 。 关键词: 传感器校正; 加速度传感器; 垂直性 中图分类号: TP 212. 9 文献标识码: A 文章编号: 1000 —9787 ( 2011 ) 11 —0072 —03
→=( a , a az ) . x ay ,
b 为刻度因子, V / g n ; A r0 , A s0 , A t0 为每一个轴的零 其中,
( 7)
→在正交坐标系 xyz 三轴 ax , ay , a z 是加速度矢量 a 其中, →分解到加速度传感器实际的 rst 三轴方 此时将 a 上的分量,
c6 A r A t + c7 = 0 .
2 2
( 11 )
c1 = cos ρ, c2 = 2 ( cos θ sin ρA t0 - cos ρA r0 ) , c3 = 其中, 2 ( sin θ sin ρA t0 - cos2 ρA s0 ) , c4 = 2 ( sin θsin ρA s0 + cos θsin ρA r0 - A t0 ) , c5 = - 2sin θsin ρ, c6 = - 2cos θsin ρ, c7 = cos2 ρ ( A2 r0 +
可以用式( 1 ) 、 式( 2 ) ( 1) ( 2) ( 3)
图1 Fig 1
t 轴不垂直性示意图
Schematic diagram of taxis not vertical to the raxis and saxis
→为某一加速度矢量, 同时设 a 以 g n 为单位, 则其在坐标
系 xyz 中可如下表示
72
传感器与微系统( Transducer and Microsystem Technologies)
2011 年 第 30 卷 第 11 期
三轴加速度传感器校正方法研究
林生荣,张 辉
( 中山大学 智能交通研究中心 广东省智能交通系统重点实验室, 广东 广州 510006 ) 摘 要: 加速度是研究汽车安全的重要数据来源, 而要获得可靠的加速度参数则要求加速器的不垂直性可以用图 1 来表示,
向上可得三轴传感器测量得到的加速度与实际正交三轴加 速度之间的关系, 其表示为式( 8 )
rst 为加速度传感器实际的三轴方向, 为三轴正交坐标系, t 轴与 z 轴不重叠, 且 r 轴和 s 轴分别与 x 轴和 y 轴重叠, 则 t 轴的不垂直性可通过 ρ 和 θ 来描述
1. 1
刻度因子和零点漂移
As , A t 与三轴上 加速度传感器的三轴的输出电压 A r ,
[4 ]
as , a t 之间的关系 的实际加速度 a r , 和式( 3 ) 描述 A r = ba r + A r0 , A s = ba s + A s0 , A t = ba t + A t0 . 点偏移。
[5 ]
, 其中, ρ 为 t 轴正方
向与 z 轴正方向的夹角, θ 为 tz 平面和 xy 平面交线与 x 轴
→r , →s , → t 分别为沿着 r 轴、 e e s 轴和 t 轴的单 正方向的夹角。设e
{
→ r ·a →=a ar = e x → s ·a →=a as = e y → t ·a → = a cos ·sin + a sin ·sin + a cos at = e θ ρ θ ρ ρ x y z
Study of threeaxis acceleration sensor calibration method
LIN Shengrong,ZHANG Hui
( Research Center of Intelligent Transportation System, Sun YatSen University, Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System, Guangzhou 510006 , China) Abstract: Acceleration is the important data sources of vehicle safety study, and the acquisition of reliable acceleration parameter requires the high precision acceleration sensor. The corresponding acceleration sensor calibration model and model solution algorithm are designed for the basic calibration of threeaxis acceleration aiming at the revising problem of axis not vertical. The precision of acceleration sensor after calibrated and sensor , before calibrated are compared through the actual test to verify the availability of calibration method. After the calibration , the multiaxis acceleration sensor error caused by axis not vertical to each other can be reduced to less than 2 % , and this meets the needs of a variety of practical engineering measurement. Key words: sensor calibration; acceleration sensor; verticality 0 引 言 进行自校准, 但该方法仍然脱离不了外部仪器的辅助, 对传 并且上述各方法均 感器在仪器上的安装要求亦较为苛刻, 没有对传感器轴与轴之间的不垂直性进行校正, 因此, 在实 际应用中略显不足。 本文针对上述方法的缺陷, 对于传感 提出了一种无需仪器 器的基本标定和轴间不垂直性问题, 辅助的简便校正方法, 并从校正模型, 模型解算和结果验证 三方面进行详细论述。 1 加速度传感器校正模型 本文选择 ADXL203 作为加速度传感器, 其测量范围为 ± 1. 7 g n , 灵敏度约为 1 V / g n , 这样的测量范围和精确度基 本能满足汽车行驶轨迹反求和姿态角求取等汽车安全应用 的要 求。 本 文 的 三 轴 加 速 度 传 感 器 由 2 只 两 轴 的 ADXL203 加速度传感器相互垂直安装组成( 多出的一只传 感器方向暂不考虑) , 而安装误差又往往导致 Z 轴与另外 2 个轴不垂直, 因此, 除了要校正传感器本身的参数外, 还 下面将对这两方面分别建立数 需要考虑校正其不垂直性,
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