mems算法
㈠ iPhone / iPad 上的电子罗盘是怎么工作的
电子罗盘的工作：
主要通过基于霍尔效应传感器的三轴磁力针，来完成对地磁信息的采集。同时通过加速度计、GPS等其他的环境信息，结合定向、姿态解算等算法，在实际应用中会结合相关传感器，充分利用每种传感器的特长，让最终的运算结果更准确，最终来完成精确方向的显示。
霍尔效应原理：当我们把通有电流的导体放在磁场当中时，电流就会受到磁场的作用力，而电流是由自由电子定向运动形成的，因此本质上是电子受到磁场的作用力。如果我们不让导线运动，那么其中的电子就会拥挤在导线的一侧，带上多余的负电荷；而另一侧因缺少了电子，带上正电荷。这样就在导线的两侧建立起了一个电场，这种现象就是“霍尔效应”。
即当电流垂直于外磁场通过导体时，在导体的垂直于磁场和电流方向的两个端面之间会出现电势差。通过检测电压的大小来得出磁场的大小。
结合相关传感器，完成精准位置与方向定位：
1、磁力计：原理类似指南针，可用于测试磁场强度和方向，定位设备的方位，可以测量出当前设备与东南西北四个方向上的夹角。
2、加速度计：加速计中有一套完整的、极其细微的、富有弹性的硅材料弹簧，它们能够在触点之间来回晃动。当它们由于重力惯性移动时，触点就能够测量它们的偏移量，并计算出当前的位置、姿态、晃动速度等许多数据，表现形式为轴向的加速度大小和方向（XYZ）。
3、陀螺仪：它是一种用来传感与维持方向的装置，基于角动量守恒的理论而设计，一个旋转物体的旋转轴所指的方向在不受外力影响时，是不会改变的。陀螺仪在工作时要给它一个力，使它快速旋转起来，然后用多种方法读取轴所指示的方向。最早的陀螺仪都是机械式的，里面真有高速旋转的陀螺，而机械的东西对加工精度有很高的要求，还怕震动，因此机械陀螺仪为基础的导航系统精度一直都不太高。人们开始寻找更好的办法，利用物理学上的进步，发展出激光陀螺仪，光纤陀螺仪，以及微机电陀螺仪（MEMS）。
4、GPS：全球定位系统（GlobalPositioningSystem），它是一个中距离圆形轨道卫星定位系统，可以为地球表面绝大部分地区提供准确的定位和高精度的时间基准。所能接收到的卫星数越多，译码出来的位置就越精确。
㈡ 如何校准ahrs
AHRS称为航姿参考系统包括多个轴向传感器，能够为飞行器提供航向，横滚和侧翻信息，这类系统用来为飞行器提供准确可靠的姿态与航行信息。
航姿参考系统包括基于MEMS的三轴陀螺仪，加速度计和磁强计。航姿参考系统与惯性测量单元IMU的区别在于，航姿参考系统（AHRS）包含了嵌入式的姿态数据解算单元与航向信息，惯性测量单元（IMU）仅仅提供传感器数据，并不具有提供准确可靠的姿态数据的功能。目前常用的航姿参考系统（AHRS）内部采用的多传感器数据融合进行的航姿解算单元为卡尔曼滤波器。
2特点编辑
高精度360 度全方位位置姿态输出，采用欧拉角的会具有万向锁，不能全向转动
高效的数据融合算法快速动态响应与长时间稳定性（无漂移，无积累误差）相结合
3输出模式编辑
三维全姿态数据（四元数 / 欧拉角 / 旋转矩阵/原始数据）
三维加速度 / 三维角速度 / 三维地磁场强度
4应用领域编辑
AHRS 原本起源于飞行器相关技术，但是近几年随着成本的器件成本的不断降低 也被广泛的应用于机动车辆与无人机，工业设备，摄像与天线云台，地面及水下设备，虚拟现实，生命运动科学分析，虚拟现实，游戏界面，室内定位等需要三维姿态测量的产品中
㈢ 西北工业大学研究生mems怎么样
在领域的国际顶级会议暨第31届IEEE MEMS大会，于2018年1月21日至25日在英国贝尔法斯特召开。西北工业大学机电学院“空天微纳系统教育部重点实验室”常洪龙教授课题组共有5篇论文在会上进行了展示，其中论文“A Micro Resonant Electrometer with 9-Electron Charge Resolution in Room Temperature”经过大会技术程序委员会（TPC）38位国际着名MEMS专家的双盲评审，脱颖而出，获得了本次大会的最佳论文提名奖，并在大会上同时进行了口头报告与海报展示。该论文的第一作者为机电学院硕士生杨晶，第二作者为博士生康昊，指导教师为常洪龙教授。此次会议有874篇论文投稿，录用了347篇，接收率为40%。
西工大的仪器科学与技术专业和学校的很多专业一样，带有明显的军工背景。同样的专业研究方向和其他高校有所不同，我了解到西工大在两个学院设有仪器科学与技术专业，但19年自动化学院撤销了仪器科学与技术专业，全部转成的导航制导与控制和检测技术专业，目前机电学院有仪器科学与技术专业，其他学院的情况不太了解。
九院自动化之前的仪器主要是做惯性导航系统，不研究惯性器件层面的技术，主要从事惯导系统设计和算法研究，也包含传感器技术、液压系统等方向。五院（机电）主要是研究传感器生产与设计，我知道的是MEMS-IMU的设计与生产，其他的方向不太了解了。
考研如果只考仪器科学与技术专业那就只能报机电学院，如果是导航、控制或者检测方向，则可以报考五院和九院的相关专业。专业课应当是传感器原理、自控原理、嵌入式等常规的专业内容。
仪器专业和控制专业相比，录取人数不多，报考人数较少，我们这边竞争压力不大，复试没太大问题基本都能上，只是可能出现某个导师招生名额有限需要调剂到其他导师名下的情况。
总的来讲仪器科学与技术考研还是比较容易的。
㈣ 请教四轴AHRS算法的问题
这个话题扩展开去就太大了简单说一下吧
无人机本身是个非常综合性的系统。就基本的核心的飞行控制部分来说，一般包括内环和外环。内环负责控制飞机的姿态，外环负责控制飞机在三维空间的运动轨迹。
高端的无人机，依靠高精度的加速度计和激光陀螺等先进的传感器（现在流行的都是基于捷连惯导而不是式），计算维持飞机的姿态。低端的型号则用一些MEMS器件来做姿态估算。但它们的数学原理基本是相同的。具体的算法根据硬件的能力，可能采用离散余弦矩阵/四元数/双子样/多子样.
高端的无人机，AHRS/IMU采用的基本都是民航或者军用的着名产品。例如全球鹰的利顿LN-100G/LN-200等。这些系统价格昂贵但精密，内部往往是零锁激光陀螺之类。例如LN-100G的GPS-INS组合，即使丢失GPS，靠惯性器件漂移仍可以控制在120m/min。
低端的无人机就没那么精密讲究了，一般都依赖GPS等定位系统来进行外环控制，内环用MEMS陀螺和加速度计进行姿态估算。
如果把无人机看成一个完整的系统，那么还需要很多其他支持，例如任务规划，地面跟踪等等.
进行无人机编程，得看你具体是指哪方面。如果是飞控系统，你得需要比较扎实的数学知识，对各种矩阵运算/控制率什么的有深刻的了解。如果只是希望现有的带飞控的去做一些任务，那么需要根据具体的来考虑。有些提供了任务编辑器，甚至更灵活的任务脚本。
着作权归作者所有。
㈤ 瑞声科技发布一体化整车感知交互解决方案
作为感知体验方案的行业领头羊，AAC将业务触角伸向汽车领域，凭借多年积淀的感知技术经验，为汽车行业带来完整声、光、触、振、感知部件与执行器件的智能座舱与智能驾驶传感交互解决方案，满足汽车智能座舱相关市场日益增长的需求，为汽车产业带来更多创新可能。
㈥ MEMS传感器的应用
1.应用于医疗
MEMS传感器应用于无创胎心检测，检测胎儿心率是一项技术性很强的工作，由于胎儿心率很快，在每分钟l20～160次之间，用传统的听诊器甚至只有放大作用的超声多普勒仪，用人工计数很难测量准确。而具有数字显示功能的超声多普勒胎心监护仪，价格昂贵，仅为少数大医院使用，在中、小型医院及广大的农村地区无法普及。此外，超声振动波作用于胎儿，会对胎儿产生很大的不利作用尽管检测剂量很低，也属于有损探测范畴，不适于经常性、重复性的检查及家庭使用。
基于VTI公司的MEMS加速度传感器，提出一种无创胎心检测方法，研制出一种简单易学、直观准确的介于胎心听诊器和多普勒胎儿监护仪之间的临床诊断和孕妇自检的医疗辅助仪器。
通过加速度传感器将胎儿心率转换成模拟电压信号，经前置放大用的仪器放大器实现差值放大。然后进行滤波等一系列中间信号处理，用A/D转换器将模拟电压信号转换成数字信号。通过光隔离器件输入到单片机进行分析处理，最后输出处理结果。
基于MEMS加速度传感器设计的胎儿心率检测仪在适当改进后能够以此为终端，做一个远程胎心监护系统。医院端的中央信号采集分析监护主机给出自动分析结果，医生对该结果进行诊断，如果有问题及时通知孕妇到医院来。该技术有利于孕妇随时检查胎儿的状况，有利于胎儿和孕妇的健康。
2.应用在汽车电子
MEMS压力传感器主要应用在测量气囊压力、燃油压力、发动机机油压力、进气管道压力及轮胎压力。这种传感器用单晶硅作材料，以采用MEMS技术在材料中间制作成力敏膜片，然后在膜片上扩散杂质形成四只应变电阻，再以惠斯顿电桥方式将应变电阻连接成电路，来获得高灵敏度。车用MEMS压力传感器有电容式、压阻式、差动变压器式、声表面波式等几种常见的形式。而MEMS加速度计的原理是基于牛顿的经典力学定律，通常由悬挂系统和检测质量组成，通过微硅质量块的偏移实现对加速度的检测，主要用于汽车安全气囊系统、防滑系统、汽车导航系统和防盗系统等，除了有电容式、压阻式以外，MEMS加速度计还有压电式、隧道电流型、谐振式和热电偶式等形式。其中，电容式MEMS加速度计具有灵敏度高、受温度影响极小等特点，是MEMS微加速度计中的主流产品。微陀螺仪是一种角速率传感器，主要用于汽车导航的GPS信号补偿和汽车底盘控制系统，主要有振动式、转子式等几种。应用最多的属于振动陀螺仪，它利用单晶硅或多晶硅的振动质量块在被基座带动旋转时产生的哥氏效应来感测角速度。例如汽车在转弯时，系统通过陀螺仪测量角速度来指示方向盘的转动是否到位，主动在内侧或者外侧车轮上加上适当的制动以防止汽车脱离车道，通常，它与低加速度计一起构成主动控制系统。
3.应用于运动追踪系统
在运动员的日常训练中，MEMS传感器可以用来进行3D人体运动测量，对每一个动作进行记录，教练们对结果分析，反复比较，以便提高运动员的成绩。随着MEMS技术的进一步发展，MEMS传感器的价格也会随着降低，这在大众健身房中也可以广泛应用。在滑雪方面，3D运动追踪中的压力传感器、加速度传感器、陀螺仪以及GPS可以让使用者获得极精确的观察能力，除了可提供滑雪板的移动数据外，还可以记录使用者的位置和距离。在冲浪方面也是如此，安装在冲浪板上的3D运动追踪，可以记录海浪高度、速度、冲浪时间、浆板距离、水温以及消耗的热量等信息。
4.应有在手机拍照领域
在MEMS Drive出现之前，手机摄像头主要由音圈马达移动镜头组的方式实现防抖(简称镜头防抖技术)，受到很大的局限。而另一个在市场上较高端的防抖技术：多轴防抖，则是利用移动图像传感器(Image Sensor)补偿抖动，但由于这个技术体积庞大、耗电量超出手机载荷，一直无法在手机上应用。
凭着微机电在体积和功耗上的突破，最新技术MEMS Drive类似一张贴在图像传感器背面的平面马达，带动图像传感器在三个旋转轴移动。MEMS Drive 的防抖技术是透过陀螺仪感知拍照过程中的瞬间抖动，依靠精密算法，计算出马达应做的移动幅度并做出快速补偿。这一系列动作都要在百分之一秒内做完，你得到的图像才不会因为抖动模糊掉。
手机拍照带给我们随时随地的便捷，但是面对复杂的环境、多样的拍照场景，人手拍照有无法避免的抖动，像是走着跑着躺着拍照，或者把手伸长、手握自拍杆自拍，无论哪种抖动，凭借MEMS DRIVE马达独有的三轴防抖，和快速、精准控制的技术优势，都能呈现出更清晰更锐丽的图片。
㈦ 飞行汽车和无人巴士亮相，激光雷达成亮点！CES 2020汽车科技前瞻
▲Damon的摩托车
结语：CES2020将为出行行业创造更多想象
CES不仅是全球规模最大、影响力最大的前沿科技展会，也是汽车科技产品的一个重要的展示舞台。从现在已有的信息来看，即将开幕的CES2020在上演技术争霸赛的同时，也将一如既往地成为各家整车厂、供应商的实力决斗场。
与此同时，CES2020上宝马i3UrbanSuite、现代汽车的PAV等多款出行工具的亮相，也给未来的出行行业创造了更多想象空间。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
㈧ 如何使用多个消费级MEMS陀螺仪才能达到光纤陀螺仪的精度
基本不可能。消费级的MEMS陀螺仪精度一般在100°/h。提高陀螺仪精度的方法除了基础搭建，就是用算法，类似于卡尔曼滤波器等。光纤陀螺仪的精度，低的是1°/h，高的可以达到0.0001°/h，想要仅仅通过算法而将100°/h的陀螺仪提升至1°/h是非常困难的事，要是有的话也不会有光纤陀螺仪存在的必要了。
㈨ 一文看尽CES上的激光雷达
镭神智能在CES2020上首度公开发售的LS20B、LS20D、LS20E出自LS20系列，均严格按照国际车规标准进行了系统设计，采用了镭神完全自主研发的高稳定性MEMS微振镜、16通道TIA芯片LS1716M等核心技术与创新工艺，使激光雷达在高性能、高稳定性、抗振动、耐高低温等方面均达到了自动驾驶精准感知环境的需求。
LS20DMEMS激光雷达垂直角度分辨率最大0.1度，等效于200线机械式激光雷达的扫描效果，水平视场角有60度，刷新帧率最高可达25帧/秒。
LS20EMEMS激光雷达的垂直角度分辨率最大仅0.05度，扫描效果将等效于400线机械式激光雷达，且探测距离可达500m。
LS20B拥有水平120度、垂直20度的宽广视域，等效于200线机械式激光雷达的扫描效果，刷新帧率达25帧/秒。
其中，LS20B大批量售价仅999美元（人民币报价6998元），LS20D批量售价仅868美元（人民币报价5998元），而LS20E批量售价也仅为888美元（人民币报价6198元）,并将于2020年4月开始正式交付。
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㈩ c语言gsensor急加速算法
1、加速度传感器又叫G-sensor，返回x、y、z三轴的加速度数值。
该数值包含地心引力的影响，单位是m/s^2。
将手机平放在桌面上，x轴默认为0，y轴默认0，z轴默认9.81。
将手机朝下放在桌面上，z轴为-9.81。
将手机向左倾斜，x轴为正值。
将手机向右倾斜，x轴为负值。
将手机向上倾斜，y轴为负值。
将手机向下倾斜，y轴为正值。
加速度传感器可能是最为成熟的一种mems产品，市场上的加速度传感器种类很多。
手机中常用的加速度传感器有BOSCH（博世）的BMA系列，AMK的897X系列，ST的LIS3X系列等。
这些传感器一般提供±2G至±16G的加速度测量范围，采用I2C或SPI接口和MCU相连，数据精度小于16bit。
2、例程：
java">{
privatestaticfinalStringTAG=MainActivity.class.getSimpleName();
;
privateSensormSensor;
privateTextViewtextviewX;
privateTextViewtextviewY;
privateTextViewtextviewZ;
privateTextViewtextviewF;
privateintmX,mY,mZ;
privatelonglasttimestamp=0;
CalendarmCalendar;
@Override
protectedvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
textviewX=(TextView)findViewById(R.id.textView1);
textviewY=(TextView)findViewById(R.id.textView3);
textviewZ=(TextView)findViewById(R.id.textView4);
textviewF=(TextView)findViewById(R.id.textView2);
mSensorManager=(SensorManager)getSystemService(SENSOR_SERVICE);
mSensor=mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);//TYPE_GRAVITY
if(null==mSensorManager){
Log.d(TAG,"");
}
//参数三，检测的精准度
mSensorManager.registerListener(this,mSensor,
SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL);//SENSOR_DELAY_GAME
}
@Override
publicvoidonAccuracyChanged(Sensorsensor,intaccuracy){
}
@Override
publicvoidonSensorChanged(SensorEventevent){
if(event.sensor==null){
return;
}
if(event.sensor.getType()==Sensor.TYPE_ACCELEROMETER){
intx=(int)event.values[0];
inty=(int)event.values[1];
intz=(int)event.values[2];
mCalendar=Calendar.getInstance();
longstamp=mCalendar.getTimeInMillis()/1000l;//1393844912
textviewX.setText(String.valueOf(x));
textviewY.setText(String.valueOf(y));
textviewZ.setText(String.valueOf(z));
intsecond=mCalendar.get(Calendar.SECOND);//53
intpx=Math.abs(mX-x);
intpy=Math.abs(mY-y);
intpz=Math.abs(mZ-z);
Log.d(TAG,"pX:"+px+"pY:"+py+"pZ:"+pz+"stamp:"
+stamp+"second:"+second);
intmaxvalue=getMaxValue(px,py,pz);
if(maxvalue>2&&(stamp-lasttimestamp)>30){
lasttimestamp=stamp;
Log.d(TAG,"sensorisMoveorchanged....");
textviewF.setText("检测手机在移动..");
}
mX=x;
mY=y;
mZ=z;
}
}
/**
*获取一个最大值
*
*@parampx
*@parampy
*@parampz
*@return
*/
publicintgetMaxValue(intpx,intpy,intpz){
intmax=0;
if(px>py&&px>pz){
max=px;
}elseif(py>px&&py>pz){
max=py;
}elseif(pz>px&&pz>py){
max=pz;
}
returnmax;
}
}