（昌河飞机工业（集团）有限责任公司 江西 景德镇 333000）
摘 要： MEMS传感器以其体积小、成本低、功耗低的优点广泛应用于工业领域，本文介绍了一种航姿测量系统，使用MEMS传感器作为惯性测量单元，以微处理器作为控制核心，实现了对载体的六自由度姿态测量，相比于传统的机械陀螺仪和光纤陀螺仪组成的航姿测量系统，具有体积小、成本低的优点。
关键词： STM32 MPU6050 无人机 航姿测量系统
1引言
载体的姿态解算广泛应用于航空航天、工业机器人等热门领域，是惯性导航的关键技术[1],准确的姿态信息对于无人机等载体实施精确运动控制至关重要。传统的机械陀螺仪和光纤陀螺仪等传感器价格昂贵且体积庞大，不适合无人机的发展[2]。因此，使用微机电系统（MEMS）技术制造的传感器进行姿态检测并广泛应用于无人机的控制系统中，是无人机等载体控制系统的发展趋势。
本文通过STM32微处理器读取MPU6050六轴运动处理组件的姿态信息并进行整合解算，构建了航姿测量系统，并通过对载体姿态角度的测量，验证了该系统的实用性。
2系统总体设计
系统总体设计是以STM32微处理器为核心的控制平台，通过I2C接口对姿态传感器MPU6050的传感器测量数据进行采集，对采集的原始数据进行处理得到四元数，进而转化成欧拉角，得到其俯仰角、横滚角及偏航角等姿态信息。生成的欧拉角经过内部控制程序判断后输出对应的PWM波形对驱动系统进行调速，进而达到控制姿态的目的。
2.1STM32微处理器
考虑到性能、功耗和可扩展性等方面，系统采用STM32F407ZGT6微处理器，该处理器内核为带有FPU的32位Cortex-M4处理器，主频高达168MHz。片上集成了高速存储器，包括高达1MB的闪存及196KB的静态存储器，具有多达140个具有中断功能的I/O接口及15个通信接口（包括I2C、USART、UART、SPI、CAN等接口），且具备睡眠、待机和停机模式。因此此款处理器具有高性能、低功耗、扩展性强等优点，大大简化了工程设计难度和系统结构复杂度。
2.2MPU6050运动处理组件
姿态传感器选用的是InvenSense公司设计的一款6轴运动处理组件MPU6050，该组件组合了带有16位ADC和信号调理的一个三轴MEMS速率陀螺仪传感器和一个三轴MEMS加速度计，且内部嵌入了数字运动处理器，能从加速度计、陀螺仪以及第三方传感器（如磁力计）获取并处理角速度及加速度等数据，处理数据通常在高速处理模式下运行，最大能达到200Hz的处理速度，以提供低延迟的精确结果。
3系统程序设计
当系统上电后，首先对串口、I2C、定时器、中断、PWM模拟等程序进行初始化操作，然后依次进行MPU6050的使能、初始化、数据校正、数据采集、滤波、四元数解算、数据融合，最终输出欧拉角传输给上位机。
3.1系统初始化
系统的初始化的作用为对MPU6050传感器的复位及工作设置、串口及I2C的通信方式设定、定时器及中断复位及初始设置等。
3.2原始数据读取
MPU6050传感器将采集到的数据保存在指定寄存器中，系统通过I2C协议读取这些寄存器中的值，每个轴的值由16位二进制表示，分为高八位和低八位存储在相邻的两个寄存器中，系统每次读取八位再将其拼接起来即可得到该轴的值。
3.3姿态解算
由于陀螺仪和加速度计单独测量出的数据与物体实际姿态都会有出入，且会随着时间的增加累计误差，因此要对原始数据进行姿态融合解算，常见的姿态融合方法有欧拉角、方向余弦和四元数等方法，这三种方法各自的优缺点见表1[3]。
表1 姿态融合方法
因为本系统为无人机姿态采集及解算系统，考虑到对全姿态运行及实时性的需求，选用四元数法进行姿态融合，然后再转换为欧拉角。
四元数是由爱尔兰数学家哈密顿在1843年发明的数学概念，用四元数表示姿态的基本思路是：一个坐标系到另一个坐标系的变换可以通过一个定义在参考系中的矢量的单次转动来实现，而q0、q1、q2、q3则为该矢量方向及转动大小的函数。
使用四元数进行姿态融合步骤如下：
1)初始化四元数;
由于在实际应用中，一般将无人机在地面上的静止状态作为初始时刻，因此一般将q0设置为1，q1、q2、q3设置为0。
2)利用程序获取角速度及加速度测量值;
3)将加速度测量值转化为单位向量，然后获取重力向量;
4)通过重力向量和加速度向量的叉乘计算误差;
5)利用误差修正陀螺仪;
6)使用一阶龙格-库塔法求解微分方程，利用修正的陀螺仪数值更新四元数;
7)将更新后的四元数规范化;
8)将四元数转换成欧拉角。
至此即可得出姿态融合后无人机目前的姿态角。
3.4姿态显示
为了实时观测MPU6050传感器的数据变化，系统采用了串行通信，通过串行接口将计算出的姿态角实时传输给上位机，并通过Matlab将其图形化显示，将姿态曲线与载体当前姿态进行对比，可看出系统能准确反映载体姿态信息，误差较小且实时性较好。图1为无人机静置时经过滤波后俯仰、横滚、偏航三个方向姿态角经过连续采样的数据波形图，从波形中可以看出经过姿态融合及滤波后能获取到较为稳定平滑的姿态数据。
图1 静置姿态波形图
4结语
该无人机姿态采集及解算系统以STM32微处理器为控制核心，以MPU6050传感器为惯性测量单元，将多传感器的采集数据加以融合，经过试验验证能得到噪声小、实时性高且准确度较高的姿态信息，能够满足大部分无人机姿态控制系统的要求，相比于传统的机械陀螺仪和光纤陀螺仪等传感器构成的航姿系统，具有体积小、价格低的优点。但由于该系统尚未配备磁罗盘，会导致偏航角无法修正从而导致漂移较大，但若在系统内增加一台磁力计，即可解决此问题。
参考文献
［1］张荣辉，贾宏光，陈涛，等． 基于四元数法的捷联式惯性导航系统的姿态解算［J］． 光学精密工程，2008，16( 10) : 1963－ 1970．
［2］秦勇，臧希喆，王晓宇，等．基于MEMS 惯性传感器的机器人姿态监测系统的研究［J］．传感技术学报，2007，20( 2) :298－301．
［3］无人直升机建模与控制技术研究[D]. 王小青.南京航空航天大学?2009.
论文作者:周涵
论文发表刊物:《科技新时代》2019年6期
论文发表时间:2019/8/15
标签：姿态论文; 陀螺仪论文; 传感器论文; 无人机论文; 系统论文; 测量论文; 数据论文; 《科技新时代》2019年6期论文;