01 简介：Why MPU6050？
MPU 6050等IMU传感器用于自平衡机器人，无人机，智能手机等。IMU传感器帮助我们在三维空间中获得连接到传感器的物体的位置。这些值通常是角度，以帮助我们确定其位置。它们用于检测智能手机的方向，或者用于Fitbit等可穿戴设备，它使用IMU传感器跟踪运动。
MPU6050它是全球首例整合性 6 轴运动处理组件，俗称的六轴陀螺仪（x y z 三轴的倾斜角度和三轴方向的加速度）。它集成了陀螺仪和加速度计于一体的芯片，它极大程度上免除了独立使用的陀螺仪和加速度计在时间上的误差，而且减少了占用 PCB 板的空间。（图1 为实物图）
MPU6050具体参数：
MPU-60X0 对陀螺仪和加速度计分别用了三个 16 位的 ADC，将其测量的模拟量转化为可输出的数字量。为了精确跟踪快速和慢速的运动，传感器的测量范围都是用户可控的，陀螺仪可测范围为±250，±500，±1000，±2000°/秒（dps），加速度计可测范围为±2，±4，±8，±16g。一个片上 1024 字节的 FIFO，有助于降低系统功耗。和所有设备寄存器之间的通信采用400kHz的I2C接口或1MHz的SPI接口（SPI 仅 MPU-6000 可用）。对于需要高速传输的应用，对寄存器的读取和中断可用 20MHz 的 SPI。另外，片上还内嵌了一个温度传感器和在工作环境下仅有±1%变动的振荡器。 芯片尺寸 4×4×0.9mm，采用 QFN 封装（无引线方形封装），可承受最大 10000g 的冲击，并有可编程的低通滤波器。 关于电源，MPU-60X0 可支持 VDD范围2.5V±5%，3.0V±5%，或 3.3V±5%。另外 MPU-6050 还有一个VLOGIC 引脚，用来为 I2C 输出提供逻辑电平。VLOGIC 电压可取 1.8±5%或者 VDD。（图 2 为 MPU6050 三轴示意图。）
MPU6050作为价格低廉、功能强大、开源的硬件，其广泛应用于通用场景的移动嵌入书开发，诸如四轴无人机，平衡车，机器人等作品，以智能平衡小车为例，其融合了 Z 轴和 Y 轴夹角实现小车平衡。
电路原理图
MPU6050 模块内部自带稳压电路，可兼容3.3V/5V的供电电压，采用先进的数字滤波技术，提高精度同时抑制了测量噪声。通讯方面，MPU6050 保留了 IIC 接口，高级用户能够采样底层测量数据。值得一提的是，芯片集成了DMP （Digital Motion Processor）数字动态处理器（以后会用到，实现平衡小车姿体平衡）从陀螺仪、加速度计以及外接的传感器接收并处理数据，处理结果可以从 DMP 寄存器读出，或通过FIFO（First In First Out） 缓冲。图4为模块的原理图，图5为Arduino连接原理图。
IMU工作原理
IMU传感器通常由两个或多个部件组成。按优先级列出它们，它们是加速度计，陀螺仪，磁力计和高度计。MPU 6050是6 DOF（自由度）或六轴IMU传感器，这意味着它提供六个值作为输出：来自加速度计的三个值和来自陀螺仪的三个值。MPU 6050是基于MEMS（微机电系统）技术的传感器。加速度计和陀螺仪都嵌入在单个芯片内。该芯片使用I2C（内部集成电路）I2C (inter-integrated circuit)协议进行通信。
一个加速度计适用于压电效应原理。想象一个立方体盒子，里面有一个小球，如上图所示。这个盒子的墙壁是用压电晶体制成的。每当您倾斜盒子时，球都会因重力而沿倾斜方向移动。球碰撞的壁产生微小的压电电流。长方体中有三对相对的墙。每对对应于3D空间中的轴：X，Y和Z轴。根据压电壁产生的电流，我们可以确定倾斜方向及其大小。
连接到Arduino
MPU 6050通过I2C协议与Arduino通信。MPU 6050连接到Arduino，如下图所示。如果MPU 6050模块具有5V引脚，则可以将其连接到Arduino的5V引脚。如果没有，则必须将其连接到3.3V引脚。接下来，Arduino的GND连接到MPU 6050的GND。
Arduino MPU 6050连接图
我们将在这里运行的程序也利用了Arduino的中断引脚。将Arduino的数字引脚2（中断引脚0）连接到MPU 6050上标记为INT的引脚。
接下来，我们需要设置I2C线路。为此，将MPU 6050上标有SDA的引脚连接到Arduino的模拟引脚4（SDA），将MPU 6050上标记为SCL的引脚连接到Arduino的模拟引脚5（SCL）。至此，已完成了Arduino MPU 6050的接线。
要测试Arduino MPU 6050，首先要下载由Jeff Rowberg开发的MPU 6050的Arduino library- >>>>>hereArduino与6050之间的通信I2C (inter-integrated circuit)协议进行通信，加载IIC通信协议库文件- >>>>>here.
02 卡尔曼滤波
滤波原理：见本人的另外一篇博客
读取MPU6050数据
代码:
#include "Wire.h"#include "I2Cdev.h"#include "MPU6050.h"MPU6050 accelgyro;unsigned long now, lastTime = 0;float dt;//微分时间int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz; //加速度计陀螺仪原始数据float aax=0, aay=0,aaz=0, agx=0, agy=0, agz=0; //角度变量long axo = 0, ayo = 0, azo = 0; //加速度计偏移量long gxo = 0, gyo = 0, gzo = 0; //陀螺仪偏移量float pi = 3.1415926;float AcceRatio = 16384.0; //加速度计比例系数float GyroRatio = 131.0;//陀螺仪比例系数uint8_t n_sample = 8; //加速度计滤波算法采样个数float aaxs[8] = {0}, aays[8] = {0}, aazs[8] = {0}; //x,y轴采样队列long aax_sum, aay_sum,aaz_sum; //x,y轴采样和float a_x[10]={0}, a_y[10]={0},a_z[10]={0} ,g_x[10]={0} ,g_y[10]={0},g_z[10]={0}; //加速度计协方差计算队列float Px=1, Rx, Kx, Sx, Vx, Qx; //x轴卡尔曼变量float Py=1, Ry, Ky, Sy, Vy, Qy; //y轴卡尔曼变量float Pz=1, Rz, Kz, Sz, Vz, Qz; //z轴卡尔曼变量void setup(){Wire.begin();Serial.begin(115200);accelgyro.initialize(); //初始化unsigned short times = 200; //采样次数for(int i=0;i<times;i++){accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz); //读取六轴原始数值axo += ax; ayo += ay; azo += az;//采样和gxo += gx; gyo += gy; gzo += gz;}axo /= times; ayo /= times; azo /= times; //计算加速度计偏移gxo /= times; gyo /= times; gzo /= times; //计算陀螺仪偏移}void loop(){unsigned long now = millis(); //当前时间(ms)dt = (now - lastTime) / 1000.0; //微分时间(s)lastTime = now; //上一次采样时间(ms)accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz); //读取六轴原始数值float accx = ax / AcceRatio; //x轴加速度float accy = ay / AcceRatio; //y轴加速度float accz = az / AcceRatio; //z轴加速度aax = atan(accy / accz) * (-180) / pi; //y轴对于z轴的夹角aay = atan(accx / accz) * 180 / pi; //x轴对于z轴的夹角aaz = atan(accz / accy) * 180 / pi; //z轴对于y轴的夹角aax_sum = 0;// 对于加速度计原始数据的滑动加权滤波算法aay_sum = 0;aaz_sum = 0;for(int i=1;i<n_sample;i++){aaxs[i-1] = aaxs[i];aax_sum += aaxs[i] * i;aays[i-1] = aays[i];aay_sum += aays[i] * i;aazs[i-1] = aazs[i];aaz_sum += aazs[i] * i;}aaxs[n_sample-1] = aax;aax_sum += aax * n_sample;aax = (aax_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0; //角度调幅至0-90°aays[n_sample-1] = aay; //此处应用实验法取得合适的系数aay_sum += aay * n_sample; //本例系数为9/7aay = (aay_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0;aazs[n_sample-1] = aaz; aaz_sum += aaz * n_sample;aaz = (aaz_sum / (11*n_sample/2.0)) * 9 / 7.0;float gyrox = - (gx-gxo) / GyroRatio * dt; //x轴角速度float gyroy = - (gy-gyo) / GyroRatio * dt; //y轴角速度float gyroz = - (gz-gzo) / GyroRatio * dt; //z轴角速度agx += gyrox; //x轴角速度积分agy += gyroy; //x轴角速度积分agz += gyroz;/* kalman start */Sx = 0; Rx = 0;Sy = 0; Ry = 0;Sz = 0; Rz = 0;for(int i=1;i<10;i++){ //测量值平均值运算a_x[i-1] = a_x[i]; //即加速度平均值Sx += a_x[i];a_y[i-1] = a_y[i];Sy += a_y[i];a_z[i-1] = a_z[i];Sz += a_z[i];}a_x[9] = aax;Sx += aax;Sx /= 10; //x轴加速度平均值a_y[9] = aay;Sy += aay;Sy /= 10; //y轴加速度平均值a_z[9] = aaz;Sz += aaz;Sz /= 10;for(int i=0;i<10;i++){Rx += sq(a_x[i] - Sx);Ry += sq(a_y[i] - Sy);Rz += sq(a_z[i] - Sz);}Rx = Rx / 9;//得到方差Ry = Ry / 9; Rz = Rz / 9;Px = Px + 0.0025;// 0.0025在下面有说明...Kx = Px / (Px + Rx); //计算卡尔曼增益agx = agx + Kx * (aax - agx); //陀螺仪角度与加速度计速度叠加Px = (1 - Kx) * Px; //更新p值Py = Py + 0.0025;Ky = Py / (Py + Ry);agy = agy + Ky * (aay - agy); Py = (1 - Ky) * Py;Pz = Pz + 0.0025;Kz = Pz / (Pz + Rz);agz = agz + Kz * (aaz - agz); Pz = (1 - Kz) * Pz;/* kalman end */Serial.print(agx);Serial.print(",");Serial.print(agy);Serial.print(",");Serial.print(agz);Serial.println();}
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