ADISl6300四自由度IMU在姿态测量中的应用

均为14位2的补码，温度传感器输出数据格式和AUX_ADC数据格式都是12位2的补码，而横摇角和纵摇角数据格式为13位的2的补码。也就是说0x0000是0LSB．0x0001是+1 LSB，2n-1(n=12，13，14)为-1 LSB，LSB为满量程输入范围的最小单位。若为GYRO_0UT时，1 LSB="O"．05(°)／s。下式可用来将输出数据转换成浮点形式的姿态数据。

　　式中，DATA_OUTI为表1中输出数据，OUTi为转换后浮点形式的姿态数据，Scale为表1中最小单位，n为表1中数据位数。

　　例如：GYR0_0UT=0x384A，由于，则角速率Rate=(0x4000-Ox384A)×(-0．05)(°)／s=1206x(-0．05)(°)／s=-60．3(°)／s。因此，根据传感器方向坐标定义，当GYRO 0UT为0x384A时，表示传感器z轴以60．3(°)／s的角速率逆时钟旋转。

　　4 姿态测量系统设计

　　ADISl6300是四自由度(4DoF)惯性检测系统，能提供三轴加速度以及Z轴旋转角速率，此外还输出了横摇角、纵摇角和温度数据，能应用于医疗仪器、机器人、惯性测量单元、导航控制领域等。介绍基于C8051F330和ADISl6300的姿态测量系统，该系统采用C805lF330单片机的SPI接口读取ADISl6300的数据。再将采集到的数据通过串行RS-232接口输出。

　　4．1 硬件设计

　　姿态测量系统的硬件连接如图4所示，器件ADISl6300无需其他外围电路，本设计仅采用0．1μF和10μF电容并联入器件供电电路进行电源退耦。C8051F330是美国Slincon公司生产的一款高性能的8051内核单片机，它具有增强波特率配置的全双工UART和增强型SPI端口，采用4 mm×4 mmx0．9 mm封装。C8051F330的IO口允许0～5 V电平，且ADISl6300的SPI接口输入高电平只需2．0 V，因此C8051F330和ADISl6300虽是不同工作电源器件，但它们的接口电平兼容，可采取直接连接的方式直接连接。RS-232电平转换采用MAX3232，它是一款3～5．5 V单通道RS-232线路驱动器／接收器。电源电路可提供+5 V和+3．3 V电压，分别为ADISl6300和C8051F330提供电源。

　　4．2 软件设计

　　姿态测量系统单片机的SPI接口采用数据进发模式读取ADISl6300数据，根据ADISl6300数据进发模式定义，在10个连续时序周期下，9个输出寄存器内的数据依次输出到DOUT引脚上。程序流程如图5所示，程序启动进入系统初始化．包括IO口、SPI和串口等。对ADISl6300的操作程序首先向其写入0x3E00，并读取返回的数据，此次数据为SPI之前的数据，之后向ADISl6300连续写9次0x0000，便可连续读到9个输出寄存器内数据。完成9个数据读取后，按上述数据处理中介绍的数据处理方法解算9个数据，最后通过串口输出。

　　5 试验及数据分析

　　为了能对由C8051F330和ADISl6300传感器组成的姿态测量系统进行简单的测定，该试验采用姿态与航向参考系统(attitude and heading reference system)AHRS500GA-226作为参考传感器。该传感器可测量被安装物体的欧拉方位角(航向、纵摇角与横摇角)，其内置三轴磁场计、3个陀螺仪和3个加速度计，能高精度、高灵敏地测出360°范围的方位角，±180°横滚角，±90°俯仰角。试验中将两系统固定安装在同一平台上，使平台运动并用计算机同时保存两系统输出的姿态数据。两系统输出的航向角速率、X轴加速度、Y轴加速度、Z轴加速度四组姿态数据利用Matlab软件图形显示如图6所示。

　　从图中可以看出，利用ADISl6300所测量的航向角速率、X轴加速度、Y轴加速度和Z轴加速度4个空间姿态数据与AHRS所测量的姿态数据基本一致，其中ADISl6300输出的航向角速率、X轴加速度、Y轴加速度和Z轴加速度平均误差分别为0．469(°)／s、O．009 m／s2、O．010m／ s2、O．003 m／s2。ADISl6300数据的噪声较大，这是由于它的数据输出未经滤波处理和融合算法处理，而AHRS经过复杂的融合算法和滤波处理。因此，要使用ADISl6300获取更准确、更平滑的姿态数据还需将其数据进行融合或滤波处理，如卡尔曼算法。

　　6 结论

　　四自由度IMU惯性测量传感器ADISl6300可准确测量空间姿态，采用C805lF330与ADISl6300组成的姿态测量系统能够实现准确测量空间姿态。ADISl6300输出的航向角速率、X轴加速度、Y轴加速度和Z轴加速度4个空间姿态的平均误差分别为0．469(°)／s、0．009m／s2、0．01 0m ／s2、0．003 m／s2。然而姿态数据的噪声需滤波和融合算法来消除，以获得更为平滑、精确的空间姿态数据。