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  • 加速度计

    2020-07-03 12:28:14
    加速度计可测量加速度。那就是由于运动引起的加速度,也由于重力引起的加速度。加速度计通常用于计算倾斜角。... 数字加速度计将使用I2C,SPI或USART等串行协议为您提供信息,而模拟加速度计将输出预定义范围内的...

          注:本篇为翻译内容,原文来自https://www.hobbytronics.co.uk/accelerometer-info

           加速度计可测量加速度。那就是由于运动引起的加速度,也由于重力引起的加速度。加速度计通常用于计算倾斜角。他们只有在静止不动时才能可靠地执行此操作。为了获得准确的倾斜角度,通常将它们与一个或多个陀螺仪组合在一起,并使用数据的组合来计算角度。

           数字加速度计将使用I2C,SPI或USART等串行协议为您提供信息,而模拟加速度计将输出预定义范围内的电压电平,您必须使用ADC(模数转换器)模块将其转换为数字值。

          在本教程中,我们将简要说明加速度计的功能,如何将其用于测量倾斜角并最终提供一些示例代码。另请参阅有关结合使用加速度计和陀螺仪数据以为动态系统提供更好的倾斜角度的教程。    

    加速度计可以测量什么

          加速度计可测量加速度。对于静态物体,即由于重力(1g)而产生的加速度。还要注意,加速度计的输出不是线性的而是正弦波,因此您不能将直接输出作为基于重力的倾斜角度的比例表示。

            通常,当测量零g时,加速度计的x和y输出电压将是电源电压的一半(即设备垂直于重力-水平)。倾斜一种方式,电压将增加,倾斜另一种方式,电压将降低。使用三轴加速度计时,设备水平时z轴的测量值为1g。加速度计的输出是所测量加速度的正弦波。加速度计垂直于重力时,对倾斜的微小变化更为敏感。即,在水平时,倾斜的微小变化会产生有用的读数。超过大约45度的倾斜度后,它们变得越来越不敏感。因此,在确定倾斜角度时通常使用一个以上的轴值,如下所示。  

    使用一轴测量倾斜角度

    如果要使用2轴加速度计测量x和y轴的倾斜度,则可以简单地使用sin-1(a),其中a是加速度计的一个轴的输出。

      

    使用三轴测量倾斜角度

           因此,为了准确测量x和y平面中的倾斜度,我们需要一个3轴加速度计。我们可以使用上面的公式来计算角度,其中x和z为x轴,y和z为y轴。但是,我们可以通过使用所有三个输出来计算每个角度来进一步改善情况。使用以下公式可以完成此操作。

    让我们开始一些编码

          希望我们现在对这些原则已经很清楚了,但是让我们看看在实践中是如何完成的。我们将使用3轴加速度计,计算出滚动(x)和俯仰(y)的角度。

          我们将假定,根据所使用的加速度计的类型,您已经读取了x,y和z的值,并且当加速度计处于静止状态且处于水平状态时,还具有x,y和z的基线值。

    void calc_xy_angles(void){
       // Using x y and z from accelerometer, calculate x and y angles
       float x_val, y_val, z_val, result;
       unsigned short long x2, y2, z2; //24 bit
    
       // Lets get the deviations from our baseline
       x_val = (float)accel_value_x-(float)accel_center_x;
       y_val = (float)accel_value_y-(float)accel_center_y;
       z_val = (float)accel_value_z-(float)accel_center_z;
    
       // Work out the squares
       x2 = (unsigned short long)(x_val*x_val);
       y2 = (unsigned short long)(y_val*y_val);
       z2 = (unsigned short long)(z_val*z_val);
    
       //X Axis
       result=sqrt(y2+z2);
       result=x_val/result;
       accel_angle_x = atan(result);
    
       //Y Axis
       result=sqrt(x2+z2);
       result=y_val/result;
       accel_angle_y = atan(result);
    }

             好的,就是这样。一般而言,关于加速度计的几点注意事项。它们非常敏感,因此很容易振动。如果您在带有电机或其他振动源的系统中使用本机,我强烈建议您使用某种形式的泡沫阻尼。同样,从加速度计中读取多个读数并取平均值,以滤除任何噪声。

     

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    加速度计的简述(mems加速度计)

    在这里插入图片描述

    Mesm加速度计的应用领域一下是一些简单划分和介绍
    在这里插入图片描述

    其中msms加速度计的的结构设计原则
    1、同向性原则:当硅微结构受到各方向冲击作用时,只有某一个或者几个方向最为敏感,其余方向则是迟钝的。
    2、灵敏性设计原则:灵敏行设计是指在硅微结构空间中微纳米量级的位移能反映加速度的变化,并且有效的用相关电物理量(电容量)测定结果,所以有着姣好的灵敏度。

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    加速度计测量睡眠

    The code is avalible on Github.

    该代码在 Github 上可用

    For exercises such as running and cycling, power output provides an unbiased metric for effort as compared to, for example, speed, irrespective of external conditions, such as wind and terrain.

    对于诸如跑步和骑自行车之类的锻炼,功率输出提供了与速度相比无偏的度量标准,而不受诸如风和地形等外部条件的影响。

    Power output is a widely used and well-defined metric in cycling. For power based training Functional Threshold Power (FTP), the highest sustainable power output of a cyclist over a period of 60 minutes, is first determined. The power training routine then consists of periods in predefined ‘power zones’ that are based on a cyclist’s FTP. Cycling power is typically measured with strain gauges at the crank.

    功率输出是循环中广泛使用且定义明确的指标。 对于基于功率的训练功能阈值功率(FTP) ,首先确定骑自行车者在60分钟内的最高可持续功率输出。 然后,力量训练程序包括基于骑自行车者的FTP的预定义“力量区”中的时段。 循环功率通常用曲柄处的应变仪测量

    For running, however, there’s no agreed way to measure power output. Of course, it can be measured with force plates on a treadmill, but it’s not a viable option for running on a track. There are multiple techniques of measuring running power, one of which is Stryd, that estimates power using an accelerometer mounted on top of a foot. Their technology is proprietary, but there is a proposed model for power measurements, External Energy Summation Approach (EESA), that is described by Ron George, and that seem to align well, with the results obtained from the Stryd power meter.

    但是,对于运行而言,尚无商定的方法来测量功率输出。 当然,可以使用跑步机上的力板进行测量,但这不是在轨道上运行的可行选择。 有多种测量运行功率的技术,其中之一就是Stryd ,它使用安装在脚顶部的加速度计来估算功率。 他们的技术是专有技术,但是有一个建议的功率测量模型,即外部能量求和方法(EESA),由Ron George描述,并且似乎与从Stryd功率计获得的结果非常吻合。

    EESA is a comprehensive model that can approximate running power and how it changes over time, accounting for different conditions. Eventually, we would like to implement this model and perform such running power measurements, however, as a first exercise, we will only measure total work done (and hence average power) against external forces on a straight path with a much simpler model.

    EESA是一个综合模型,可以考虑不同的情况,估算运行功率及其随时间的变化。 最终,我们希望实现此模型并执行此类运行功率测量,但是,作为第一个练习,我们将仅使用简单得多的模型来针对直线路径上的外力来测量完成的总功(并因此计算平均功率)。

    Hardware-wise we are using Arduino Nano IoT that will measure the acceleration and send it over Bluetooth Low Energy (BLE) to an Android smartphone.

    在硬件方面,我们正在使用Arduino Nano IoT,它将测量加速度并将其通过低功耗蓝牙(BLE)发送到Android智能手机。

    访问和发送IMU数据 (Accessing and sending the IMU data)

    First, we need a way to record the acceleration. The Arduino Nano IoT has LSM6DS3 IMU (Inertial Measurement Unit) on board, providing acceleration and angular velocity via a library. With the default output data rate of 104 Hz, we can poll the IMU for measurements every 10 milliseconds using this code

    首先,我们需要一种记录加速度的方法。 Arduino Nano IoT板上装有LSM6DS3 IMU(惯性测量单元),可通过一个库提供加速度和角速度。 在默认输出数据率为104 Hz的情况下,我们可以使用此代码每10毫秒轮询IMU进行一次测量

    #define IMU_POLLING_PERIOD 10
    void setup() {
    ...
    if (!IMU.begin()) {
    Serial.println("Failed to initialize IMU!");
    while (true); // halt program
    }
    ...
    }void pollIMU() {
    float aX, aY, aZ;
    float gX, gY, gZ;
    unsigned long time;
    const char * spacer = ", "; if (
    IMU.accelerationAvailable()
    && IMU.gyroscopeAvailable()
    ) {
    IMU.readAcceleration(aX, aY, aZ);
    IMU.readGyroscope(gX, gY, gZ);
    time = millis(); reading = {
    .reading = {
    .time = time,
    .acceleration = {aX, aY, aZ},
    .gyroscope = {gX, gY, gZ}
    }
    };
    ...
    }
    }void loop() {
    ...
    if (currentMillis - lastMillis >= IMU_POLLING_PERIOD) {
    lastMillis = currentMillis;
    pollIMU();
    }
    ...
    }

    In this code we use the variable reading that is defined as follows

    在此代码中,我们使用如下定义的变量reading

    • Firstly, we define a structure to store three components of a vector.

      首先,我们定义一个结构来存储向量的三个分量。
    • Secondly, we define a structure to hold time of the reading (the internal clock is used), and two vectors for acceleration and angular velocity.

      其次,我们定义一个结构来保存读数时间(使用内部时钟),以及两个用于加速度和角速度的矢量。
    • Finally, we build a union of this struct with a byte array of the same size (that is needed for serialisation before sending via Bluetooth), which is then filled in with actual data within pollIMU function.

      最后,我们用相同大小的字节数组构建此结构的并集(这是通过蓝牙发送之前进行序列化所必需的),然后在pollIMU函数中填充实际数据。

    typedef struct{
    float x;
    float y;
    float z;
    } vector3d_struct_t;typedef struct{
    unsigned long time;
    vector3d_struct_t acceleration;
    vector3d_struct_t gyroscope;
    } imu_reading_struct_t;typedef union{
    imu_reading_struct_t reading;
    uint8_t array[sizeof(imu_reading_struct_t)];
    } imu_reading_t;imu_reading_t reading = {};

    In order to collect the readings with the smartphone we will send the data over Bluetooth Low Energy (BLE) using the Arduino BLE library as follows:

    为了使用智能手机收集读数,我们将使用Arduino BLE库通过低功耗蓝牙(BLE)发送数据,如下所示:

    • Define a BLE service (the UUID is arbitrary, and is used to filter for BLE devices that provide certain functionality)

      定义BLE服务(UUID是任意的,用于过滤提供某些功能的BLE设备)
    • Define a BLE characteristic. This can be thought of as a register, that can hold some value, and allows some actions to be performed by a central device (the smartphone in this case). For our purposes, we define a characteristic of size of our record, that can be read and subscribed for update notification.

      定义BLE特性。 可以将其视为一个寄存器,它可以保留一些值,并允许由中央设备(在这种情况下为智能手机)执行某些操作。 出于我们的目的,我们定义了记录大小的特征,可以读取和订阅该记录以进行更新通知。
    • Wait for a central device to connect, and update the characteristic value in pollIMU function while connection is maintained

      等待中央设备连接,并在保持连接的同时更新pollIMU功能中的特征值

    BLEService powermetreService("1FFF");
    BLECharacteristic imuReadingChar("2FFF", BLERead | BLENotify, sizeof(imu_reading_t));void setup() {
    ...
    if (!BLE.begin()) {
    Serial.println("starting BLE failed!");
    while (true);
    }
    Serial.println("BLE started");
    BLE.setLocalName("Powermetre");
    BLE.setAdvertisedService(powermetreService);
    Serial.println(powermetreService.uuid());
    powermetreService.addCharacteristic(imuReadingChar);
    BLE.addService(powermetreService);
    imuReadingChar.writeValue(reading.array, sizeof(reading.array));
    BLE.advertise();
    Serial.println("BLE setup finished.");
    }void loop(){
    BLEDevice central = BLE.central(); // Wait for connection
    if(central) {
    Serial.print("Central device connected: ");
    Serial.println(central.address());
    digitalWrite(LED_BUILTIN, HIGH);
    while(central.connected()) {
    long currentMillis = millis();
    if (currentMillis - lastMillis >= IMU_POLLING_PERIOD) {
    lastMillis = currentMillis;
    pollIMU();
    }
    }
    digitalWrite(LED_BUILTIN, LOW);
    }
    }

    The results can now be subscribed for, collected and stored with any BLE capable device. The full Arduino code and the accompanying Android app are available on Github.

    现在,可以使用任何支持BLE的设备订阅,收集和存储结果。 完整的Arduino代码和随附的Android应用程序可在Github上获得

    功率分析 (Power analysis)

    Even though we cannot perform measurements done by Stryd straight away, we can still approximate the work done from accelerometer data against external forces, with a few assumptions. Firstly, we assume that we are walking in a straight line; that way we only have to consider forces in one direction. And secondly, we assume that our speed is constant in the duration of a walk.

    即使我们无法立即执行Stryd进行的测量,我们仍然可以通过一些假设,根据加速度计数据对外力进行近似估算。 首先,我们假设我们走的是一条直线。 这样,我们只需要考虑一个方向上的力即可。 其次,我们假设在步行过程中速度是恒定的。

    Work done for a straight path can simply be defined as an integral of a force F over displacement s. F in this case is a force vector in the direction of the walk (work done in two other orthogonal directions is assumed to be zero). By the second law, we know that F=ma, where m is a mass of a body, and a is an acceleration vector in the desired direction. For this experiment we simply measure out the path of 4.5 metres, mount the power metre on the chest, and walk trying to maintain speed. After the recording is done, we can analyse the results in a Jupyter Notebook.

    直线路径上的功可以简单地定义为力F在位移s上的积分 在这种情况下, F是沿行走方向的力矢量(假定在其他两个正交方向上所做的功为零)。 根据第二定律,我们知道F = ma,其中m是物体的质量, a是沿所需方向的加速度矢量。 对于本实验,我们只需测量4.5米的路径,将功率计安装在胸部,然后步行以保持速度。 录制完成后,我们可以在Jupyter Notebook中分析结果。

    消除重力 (Removing gravity)

    As a calibration step we estimate and subtract the gravity vector. Even though it is not strictly necessary if we know the exact direction we are walking at, as those vectors are supposed to be orthogonal, we only have the approximate direction (due to imprecise positioning of the sensor on the body).

    作为校准步骤,我们估算并减去重力矢量。 即使不一定严格知道我们要走的确切方向,因为这些矢量应该是正交的,但我们只有大概的方向(由于传感器在人体上的定位不精确)。

    To estimate it, we take a few seconds of standing still before walking when the only acceleration measured should be the gravity and take the mean average of that.

    为了进行估算,我们在步行之前需要保持静止不动几秒钟,此时测得的唯一加速度应该是重力,并取其平均值。

    rps = 100 # records per second
    _df = df.iloc[22*rps:25*rps] # hand-picked range
    gravity_vector = _df.loc[:,["aX", "aY", "aZ"]].mean()
    display(ground_vector.values, np.sqrt((ground_vector**2).sum()))# array([ 0.93137248, -0.29392049, 0.2339799 ])
    # 1.0042860847765203

    The gravity has expected magnitude of ~1.0 (the Arduino’s IMU measures acceleration in g’s) and mainly points in the +X direction. Now we can subtract this from all the acceleration measurements to leave only the unbalanced forces acting on a body.

    引力的预期大小约为1.0(Arduino的IMU以g为单位测量加速度),并且主要指向+ X方向。 现在,我们可以从所有加速度测量值中减去此值,仅留下不平衡的力作用在人体上。

    # Multiply by 9.8 to get acceleration in m/s^2
    acceleration = (df.loc[:,["aX", "aY", "aZ"]] - gravity_vector) * 9.8
    acceleration["time"] = df.time

    估算完成的工作 (Estimate work done)

    With the resulting acceleration readings we can estimate how much work has been done. From here on we assume that the direction of the walk is -Z. Remembering our assumption of constant speed and known overall displacement, we calculate the work done and the average power as follows

    根据加速度读数,我们可以估算完成了多少工作。 从这里开始,我们假设走行方向为-Z。 记住我们对恒定速度和已知总排量的假设,我们按以下方式计算完成的功和平均功率

    Image for post
    # Take only the records corresponding to the walk
    rps = 100 # records per second
    a, b = int(26 * rps), int(35.5 * rps)
    sample = acceleration.iloc[a:b]
    mass = 85
    time = (sample.time - sample.time.min()) / 1000
    dtime = (sample.time.max() - sample.time.min()) / 1000 # Total duration of a walk in seconds
    # Mean average speed.
    vbar = 4.5 / dtime
    # Estimate displacement with the constant speed.
    x = [x * vbar for x in time.values]
    # Integrate force with respect to displacement
    work = sp.integrate.trapz(y=-sample.aZ.values * mass, x=x)
    print(f"Time: {dtime} s.\nSpeed: {vbar} m/s.\nAvg. power: {work / dtime} W.\nWork: {work} J.")# Time: 5.48 s.
    # Speed: 0.8211678832116788 m/s.
    # Avg. power: 20.991248881466902 W.
    # Work: 115.03204387043863 J.

    验证结果 (Validating results)

    To validate that our results are reasonable, we have also recorded acceleration with a built-in accelerometer of an Android phone. Straight away we can see that even though the exact values are different, the overall pattern is similar. The differences can be partially accounted for by the lower sampling rate of the Android accelerometre.

    为了验证我们的结果是否合理,我们还使用Android手机的内置加速度计记录了加速度。 立刻我们可以看到,即使确切的值不同,总体模式还是相似的。 差异可以部分归因于Android accelerometre的较低采样率。

    Image for post

    Performing the same calculations on this data yields similar results with only about 1 Watt of difference.

    在此数据上执行相同的计算将产生相似的结果,仅相差约1瓦。

    Time: 5.207 s.
    Speed: 0.8642212406376033 m/s.
    Avg. power: 19.814510206149293 W.
    Work: 103.17415464341937 J.

    局限性 (Limitations)

    Even though the estimate of work with the current approach is reasonable, there are multiple limitations that need to be addressed.

    尽管使用当前方法进行的工作估算是合理的,但仍需要解决多个限制。

    First of all, we try to position the sensor such that -Z axis aligns with the path, but it is not perfect. There does not seem to be an obvious solution to calibrate for walking direction in a similar way we calibrated for the direction of the gravity. This results in the work done being underestimated (since work done in two other orthogonal directions is not exactly zero).

    首先,我们尝试将传感器定位为-Z轴与路径对齐,但这并不完美。 似乎没有一种类似于我们针对重力方向进行校准的方式来校准步行方向的明显解决方案。 这导致完成的工作被低估了(因为在其他两个正交方向上完成的工作并不完全为零)。

    Secondly, this model will not account for turning, as we only consider work to be done along single axis.

    其次,该模型将不考虑车削,因为我们仅考虑沿单轴完成的工作。

    Both of this limitations can be mitigated if we employ the EESA model suggested by Ron George. However, it requires the instant velocity to be estimated from acceleration. Where we come to our third limitation, imprecise measurements. Trying to integrate acceleration over time we get increasing velocity, whereas we expect the velocity to come back to zero at the end of the walk.

    如果我们采用罗恩·乔治(Ron George)建议的EESA模型,则可以消除这两个限制。 但是,它需要根据加速度估算瞬时速度。 当我们遇到第三个限制时,不精确的测量。 尝试随着时间的推移对加速度进行积分,我们会得到越来越高的速度,而我们希望在步行结束时速度会回到零。

    Image for post

    For the same reason (lack of instant velocity measurements), we cannot estimate instant power in a way Stryd does it. Therefore, this needs to be considered as the most important issue, the solution for which is yet to be found (be it some signal processing required, or use of a different sensor).

    由于相同的原因(缺乏即时速度测量),我们无法以Stryd的方式估算即时功率。 因此,这被认为是最重要的问题,尚未找到解决方案(需要某种信号处理还是使用其他传感器)。

    This is an on-going project, and there more things to come, but for now, we encourage everyone interested to see the current implementation, and try it out for themselves, on Github, that hosts the code for Arduino, Android app, and notebooks with analysis performed (along with some sample data).

    这是一个正在进行的项目,还有更多事情要做,但是现在,我们鼓励每个有兴趣的人看到最新的实现,并在Github上亲自尝试一下,该代码托管Arduino,Android应用程序和进行分析的笔记本(以及一些样本数据)。

    翻译自: https://medium.com/fuzzylabsai/measuring-running-power-with-accelerometer-685839604798

    加速度计测量睡眠

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