两轮自平衡小车姿态参数检测及实验研究(4)
，并采用卡尔曼滤波器进行数据融合。传统的高
分辨率、高准确度的传感器价格比较昂，但是价格便宜的传感器分辨率较低 [4]
、误差
噪声较大。 航姿参考系统 （ AHRS) 具有较高的分辨率和较便宜的价格，所以本课题采
用 航姿参考系统 （ AHRS) 作为传感器芯片。
现 在在市场上有很多航姿参考系统 (AHRS)
[2]
。比如克尔斯博科技有限公司
(Crossbow Technology) 的 AHRS440 ， Microstrain 公司的 3DM-GX3-25 ， VectorNav 公
司的 VN-100 。 VectorNav 的 VN-100 一个大约只要 500 美元，相较于其余的芯片非常
便宜。 VN-100 非常有吸引力，因为它便宜，体积小，重量轻。然而，它不是开源的 。
这就非常不方便我们的研究。
ChR-6dm
[10]
（ 如图 2.1 ） 是 CHRobotics 的一个开源的 AHRS 。 它由加速器 、 陀螺仪 、
磁力计和一个 32 位的 ARM Cortex M3 处理器组成。它由扩展卡尔曼滤波处理数据，输
出有欧拉角的形式输出。特点： 1 ）基于扩展卡尔曼滤波，产生仰视，旋转，偏航角度的 信息 。
2 ）陀螺仪偏置自动校准
3 ）可调的输出率（ 20 赫兹 - 300 赫兹）
4 ）机载 3.3V 稳压器
5 ）开源的固件和免费的开发工具
6 ）开源的数据可视化，校准和 AHRS 的配置的电脑软件
7 ）有两个 UART 和一个 SPI 总线来为自定义程序使用
8 ）为外围设备提供 +3.3 V 输出电压高达 400mA 电流
它价格相对同类别的 AHRS 较便宜 ， 并且它是开源的 。 本课题将使用其作为基本的
实验仪器。
2.1 2.1 2.1 2.1 ChR-6dm ChR-6dm ChR-6dm ChR-6dm 的说明及使用 的说明及使用 的说明及使用 的说明及使用
ChR-6dm[10]
能提供 仰视 ， 旋转 ， 偏航角度的 信息 。 它通过扩展卡尔曼滤波器整合加
速计、陀螺仪、磁力计的信息来提供 仰视，旋转，偏航角度 的估计。
2.1.1 ChR-6dm 的引脚说明2.1.2 ChR-6dm 的使用
ChR-6dm 通过 UART 接口与计算机通信 ， 其中通信时的波特率为 115200 。 通信时的
协议格式为 8 位数据位， 1 停止位， 0 校验位。
与 ChR-6dm 通信的数据包分为两种：输出数据包和输入数据包，它们的格式相同
如表 2.2当一个包的所有数据完全接收后会对数据包进行校验，如果不正确则会产生一个
BAD_CHECKSUM 数据包 。 通过各个数据包的标识位来识别对应的类型来实现各个包的功
能。
表 2.4 给出了一些输入包 PT （ 标志位 ） 的值和其对应的数据包及其功能描述详细
的情况请看参考文献 [11]
。
表 2.4 PT （标志位）的值 和 其对应的数据包及其功能2.2 2.2 2.2 2.2 小结小结小结小结
我们通过串口编程来实现计算机和 ChR-6dm 芯片的通讯，从而获得小车的姿态参
数 。 同时芯片还提供对获得的各个姿态参数进行过滤和校准 ， 来减小噪声增加准确度 。
我们可以通过与芯片的交互设置校正参数 。 芯片对过滤 、 校准后姿的态参数进行扩展
卡尔曼滤波，从而进行姿态的估计。
3 3 3 3 扩展卡尔曼滤波器 扩展卡尔曼滤波器 扩展卡尔曼滤波器 扩展卡尔曼滤波器
惯性导航系统需要实时的获得机器人的位姿 、 速度和加速度信息 , 准确的建立惯性
传感器的输出模型十分关键 。 由于扩展卡尔曼滤波具有较强的抑制干扰的能力 , 并且
能使控制方式具有良好的动态性能 , 在非线性最优估计领域得到了广泛的应用 。 用扩
展卡尔曼滤波器可以使多传感器信 号进行融合 。 所以本文用扩展卡尔曼滤波器对加速
器、陀螺仪和磁力计的数据进行融合，从而得到小车姿态的最优估计。