【嵌入式模块芯片开发】ADXL345的优化精确测量和角度计算（中断单次测量、卡尔曼滤波）

【嵌入式模块芯片开发】ADXL345的优化精确测量和角度计算（中断单次测量、卡尔曼滤波）

文章目录

  • ADXL345的一般读取方式
  • ADXL345的中断读取方式（单次测量）
  • 角度计算
  • 卡尔曼滤波
  • 优化后完整代码
  • 附录：压缩字符串、大小端格式转换
    • 压缩字符串
      • 浮点数
      • 压缩Packed-ASCII字符串
    • 大小端转换
      • 什么是大端和小端
      • 数据传输中的大小端
      • 总结
      • 大小端转换函数

ADXL345的一般读取方式

要将ADXL345_POWER_CTL寄存器写入0x08打开测量功能
ADXL345_DATA_FORMAT寄存器采用默认的十位数据 ±2g
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

十位精度就是1024
±2g也就是4g
4/1024=0.00390625g

其他寄存器可以不配置

读取时 读取X Y Z值
转成有符号整型再*单位即可

void Init_ADXL345(void)
{uint8_t dat=0;
//	dat = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DEVID);
//	printf("[INFO] ADXL345_DEVID: %x\n",dat);WriteOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_POWER_CTL,0x08);WriteOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATA_FORMAT,0x00);
}void Count_ADXL345(void)
{uint8_t dat_H=0;uint8_t dat_L=0;uint16_t dat=0;float x=0.0f;float y=0.0f;float z=0.0f;dat_L = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAX0);dat_H = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAX1);dat = (dat_H<<8)|dat_L;x=((int16_t)dat)*0.00390625f;dat_L = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAY0);dat_H = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAY1);dat = (dat_H<<8)|dat_L;y=((int16_t)dat)*0.00390625f;dat_L = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAZ0);dat_H = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAZ1);dat = (dat_H<<8)|dat_L;z=((int16_t)dat)*0.00390625f;printf("[INFO] 	x: %0.4f	y: %0.4f	z: %0.4f\n",x,y,z);
}

但是这样有个弊端 就是读取时 是寄存器依次写入 可能造成两次数据不是同一个测量时间的
那么就会有概率数据出错

ADXL345的中断读取方式（单次测量）

利用中断 即可实现单次测量
在这里插入图片描述
通过控制中断的DATA_READY位来判断是否测量完成
初始化时 先置一
测量时 先将各个数据寄存器清空
在这里插入图片描述
然后再将ADXL345_POWER_CTL寄存器写入0x08开启测量
并且不断读取ADXL345_INT_SOURCE位 判断是否已经产生中断
中断产生则ADXL345_POWER_CTL写入0x00关闭测量

在判断ADXL345_INT_SOURCE是否产生中断时 也需要判断D0位是否被置一（溢出）
若溢出 则清空数据寄存器

角度计算

ADXL345得到的是XYZ三轴上的加速度大小
根据三角函数关系 通过重力加速度计求角度
得到如下公式：

printf("[INFO] 	Ax: %0.4f	Ay: %0.4f	Az: %0.4f\n",x,y,z);x_2=pow(x,2);y_2=pow(y,2);z_2=pow(z,2);x_rad = atan(x/(sqrt(y_2+z_2)));y_rad = atan(y/(sqrt(x_2+z_2)));z_rad = atan(z/(sqrt(y_2+x_2)));x_cir=x_rad/pi*180;y_cir=y_rad/pi*180;z_cir=z_rad/pi*180;printf("[INFO] 	x: %0.4f	y: %0.4f	z: %0.4f\n",x_cir,y_cir,z_cir);

卡尔曼滤波

为了减小ADXL345的数据方差 通过卡尔曼滤波的方式进行
最终测量结果显示，滤波前，x、y的角度方差都比较稳定，为0.04-0.05左右，而z角度的方差变化较大，甚至出现了一次0.08的方差。滤波前，峰峰值都为1.2-1.4。
滤波后，方差、峰峰值显著减小，基本为0.008-0.012左右，但z轴仍然效果欠佳。

参考：
【C语言/Python】嵌入式常用数据滤波处理：卡尔曼滤波器的简易实现方式（Kalman Filter）
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

优化后完整代码

相关代码如下：

void Reset_ADXL345_DATA(void)
{ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAX0);ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAX1);ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAY0);ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAY1);ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAZ0);ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAZ1);
}bool While_ADXL345_Ready(void)
{uint8_t dat=0;uint8_t i=0;for(i=0;i<10;i++){dat=ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_INT_SOURCE);if((dat&0x80) && !(dat&0x01)){return true;}delay_ms(10);if((dat&0x01)){Reset_ADXL345_DATA();}}return false;
}
bool Wait_ADXL345_Ready(void)
{Reset_ADXL345_DATA();WriteOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_POWER_CTL,0x08);delay_ms(10);if(While_ADXL345_Ready()){
//			Reset_ADXL345_DATA();
//		if(While_ADXL345_Ready())
//		{WriteOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_POWER_CTL,0x00);return true;
//		}		}return false;
}void Count_ADXL345(void)
{uint8_t dat_H=0;uint8_t dat_L=0;uint16_t dat=0;float x=0.0f;float y=0.0f;float z=0.0f;	uint8_t i=0;uint8_t Error_Flag=0;float x_sum=0.0f;float y_sum=0.0f;float z_sum=0.0f;//	float x_min=0.0f;
//	float y_min=0.0f;
//	float z_min=0.0f;
//	
//	float x_max=0.0f;
//	float y_max=0.0f;
//	float z_max=0.0f;double x_2=0.0f;double y_2=0.0f;double z_2=0.0f;double x_rad=0.0f;double y_rad=0.0f;double z_rad=0.0f;float x_cir=0.0f;float y_cir=0.0f;float z_cir=0.0f;double pi=3.14159265358979;for(i=0;i<1;i++){if(Wait_ADXL345_Ready()){dat_L = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAX0);dat_H = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAX1);dat = (dat_H<<8)|dat_L;x=((int16_t)dat)*0.00390625f;dat_L = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAY0);dat_H = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAY1);dat = (dat_H<<8)|dat_L;y=((int16_t)dat)*0.00390625f;	dat_L = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAZ0);dat_H = ReadOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATAZ1);dat = (dat_H<<8)|dat_L;z=((int16_t)dat)*0.00390625f;x_sum=x+x_sum;y_sum=y+y_sum;z_sum=z+z_sum;}else{Error_Flag++;}}if(Error_Flag>=1){printf("[INFO] 	ADXL345 Error\n");return;}x=x_sum/(1.0f-Error_Flag);y=y_sum/(1.0f-Error_Flag);z=z_sum/(1.0f-Error_Flag);printf("[INFO] 	Ax: %0.4f	Ay: %0.4f	Az: %0.4f\n",x,y,z);x_2=pow(x,2);y_2=pow(y,2);z_2=pow(z,2);x_rad = atan(x/(sqrt(y_2+z_2)));y_rad = atan(y/(sqrt(x_2+z_2)));z_rad = atan(z/(sqrt(y_2+x_2)));x_cir=x_rad/pi*180;y_cir=y_rad/pi*180;z_cir=z_rad/pi*180;printf("[INFO] 	x: %0.4f	y: %0.4f	z: %0.4f\n",x_cir,y_cir,z_cir);	ADXL345_X_Stu.Measure_Now=x_cir;ADXL345_Y_Stu.Measure_Now=y_cir;ADXL345_Z_Stu.Measure_Now=z_cir;ADXL345_X_Stu=Kalman_Filter_Normal(ADXL345_X_Stu);ADXL345_Y_Stu=Kalman_Filter_Normal(ADXL345_Y_Stu);ADXL345_Z_Stu=Kalman_Filter_Normal(ADXL345_Z_Stu);printf("[INFO] 	Kx: %0.4f	Ky: %0.4f	Kz: %0.4f\n",ADXL345_X_Stu.Result_Now,ADXL345_Y_Stu.Result_Now,ADXL345_Z_Stu.Result_Now);	
}void Init_ADXL345(void)
{HAL_GPIO_WritePin(GPIOC, GPIO_PIN_8,GPIO_PIN_SET);WriteOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_POWER_CTL,0x08);WriteOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_DATA_FORMAT,0x00);WriteOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_INT_MAP,0x80);WriteOneByte((ADXL345_Slave_Add<<1),ADXL345_INT_ENABLE,0x80);ADXL345_X_Stu.Q=0.1f;ADXL345_Y_Stu.Q=0.1f;ADXL345_Z_Stu.Q=0.1f;ADXL345_X_Stu.R=0.5f;ADXL345_Y_Stu.R=0.5f;ADXL345_Z_Stu.R=0.5f;ADXL345_X_Stu.Result_Last=0.0f;ADXL345_X_Stu.Prediction_Last=0.0f;ADXL345_X_Stu.Result_Now=0.0f;ADXL345_Y_Stu.Result_Last=0.0f;ADXL345_Y_Stu.Prediction_Last=0.0f;ADXL345_Y_Stu.Result_Now=0.0f;ADXL345_Z_Stu.Result_Last=90.0f;ADXL345_Z_Stu.Prediction_Last=90.0f;ADXL345_Z_Stu.Result_Now=90.0f;
}

附录：压缩字符串、大小端格式转换

压缩字符串

首先HART数据格式如下：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
重点就是浮点数和字符串类型
Latin-1就不说了 基本用不到

浮点数

浮点数里面 如 0x40 80 00 00表示4.0f

在HART协议里面 浮点数是按大端格式发送的 就是高位先发送 低位后发送

发送出来的数组为：40,80,00,00

但在C语言对浮点数的存储中 是按小端格式来存储的 也就是40在高位 00在低位
浮点数：4.0f
地址0x1000对应00
地址0x1001对应00
地址0x1002对应80
地址0x1003对应40

若直接使用memcpy函数 则需要进行大小端转换 否则会存储为：
地址0x1000对应40
地址0x1001对应80
地址0x1002对应00
地址0x1003对应00

大小端转换：

void swap32(void * p)
{uint32_t *ptr=p;uint32_t x = *ptr;x = (x << 16) | (x >> 16);x = ((x & 0x00FF00FF) << 8) | ((x >> 8) & 0x00FF00FF);*ptr=x;
}

压缩Packed-ASCII字符串

本质上是将原本的ASCII的最高2位去掉 然后拼接起来 比如空格(0x20)
四个空格拼接后就成了
1000 0010 0000 1000 0010 0000
十六进制：82 08 20
对了一下表 0x20之前的识别不了
也就是只能识别0x20-0x5F的ASCII表
在这里插入图片描述

压缩/解压函数后面再写：

//传入的字符串和数字必须提前声明 且字符串大小至少为str_len 数组大小至少为str_len%4*3 str_len必须为4的倍数
uint8_t Trans_ASCII_to_Pack(uint8_t * str,uint8_t * buf,const uint8_t str_len)
{if(str_len%4){return 0;}uint8_t i=0;memset(buf,0,str_len/4*3);	  for(i=0;i<str_len;i++){if(str[i]==0x00){str[i]=0x20;}}for(i=0;i<str_len/4;i++){buf[3*i]=(str[4*i]<<2)|((str[4*i+1]>>4)&0x03);buf[3*i+1]=(str[4*i+1]<<4)|((str[4*i+2]>>2)&0x0F);buf[3*i+2]=(str[4*i+2]<<6)|(str[4*i+3]&0x3F);}return 1;
}//传入的字符串和数字必须提前声明 且字符串大小至少为str_len 数组大小至少为str_len%4*3 str_len必须为4的倍数
uint8_t Trans_Pack_to_ASCII(uint8_t * str,uint8_t * buf,const uint8_t str_len)
{if(str_len%4){return 0;}uint8_t i=0;memset(str,0,str_len);for(i=0;i<str_len/4;i++){str[4*i]=(buf[3*i]>>2)&0x3F;str[4*i+1]=((buf[3*i]<<4)&0x30)|(buf[3*i+1]>>4);str[4*i+2]=((buf[3*i+1]<<2)&0x3C)|(buf[3*i+2]>>6);str[4*i+3]=buf[3*i+2]&0x3F;}return 1;
}

大小端转换

在串口等数据解析中 难免遇到大小端格式问题

什么是大端和小端

所谓的大端模式，就是高位字节排放在内存的低地址端，低位字节排放在内存的高地址端。

所谓的小端模式，就是低位字节排放在内存的低地址端，高位字节排放在内存的高地址端。

简单来说：大端——高尾端，小端——低尾端

举个例子，比如数字 0x12 34 56 78在内存中的表示形式为：

1)大端模式：

低地址 -----------------> 高地址

0x12 | 0x34 | 0x56 | 0x78

2)小端模式：

低地址 ------------------> 高地址

0x78 | 0x56 | 0x34 | 0x12

可见，大端模式和字符串的存储模式类似。

数据传输中的大小端

比如地址位、起止位一般都是大端格式
如：
起始位：0x520A
则发送的buf应为{0x52,0x0A}

而数据位一般是小端格式（单字节无大小端之分）
如：
一个16位的数据发送出来为{0x52,0x0A}
则对应的uint16_t类型数为： 0x0A52

而对于浮点数4.0f 转为32位应是：
40 80 00 00

以大端存储来说 发送出来的buf就是依次发送 40 80 00 00

以小端存储来说 则发送 00 00 80 40

由于memcpy等函数 是按字节地址进行复制 其复制的格式为小端格式 所以当数据为小端存储时 不用进行大小端转换
如：

uint32_t dat=0;
uint8_t buf[]={0x00,0x00,0x80,0x40};memcpy(&dat,buf,4);float f=0.0f;f=*((float*)&dat); //地址强转printf("%f",f);

或更优解：

   uint8_t buf[]={0x00,0x00,0x80,0x40};   float f=0.0f;memcpy(&f,buf,4);

而对于大端存储的数据（如HART协议数据 全为大端格式） 其复制的格式仍然为小端格式 所以当数据为小端存储时 要进行大小端转换
如：

uint32_t dat=0;
uint8_t buf[]={0x40,0x80,0x00,0x00};memcpy(&dat,buf,4);float f=0.0f;swap32(&dat); //大小端转换f=*((float*)&dat); //地址强转printf("%f",f);

或：

uint8_t buf[]={0x40,0x80,0x00,0x00};memcpy(&dat,buf,4);float f=0.0f;swap32(&f); //大小端转换printf("%f",f);

或更优解：

uint32_t dat=0;
uint8_t buf[]={0x40,0x80,0x00,0x00};float f=0.0f;dat=(buf[0]<<24)|(buf[0]<<16)|(buf[0]<<8)|(buf[0]<<0)f=*((float*)&dat);

总结

固 若数据为小端格式 则可以直接用memcpy函数进行转换 否则通过移位的方式再进行地址强转

对于多位数据 比如同时传两个浮点数 则可以定义结构体之后进行memcpy复制（数据为小端格式）

对于小端数据 直接用memcpy写入即可 若是浮点数 也不用再进行强转

对于大端数据 如果不嫌麻烦 或想使代码更加简洁（但执行效率会降低） 也可以先用memcpy写入结构体之后再调用大小端转换函数 但这里需要注意的是 结构体必须全为无符号整型 浮点型只能在大小端转换写入之后再次强转 若结构体内采用浮点型 则需要强转两次

所以对于大端数据 推荐通过移位的方式来进行赋值 然后再进行个别数的强转 再往通用结构体进行写入

多个不同变量大小的结构体 要主要字节对齐的问题
可以用#pragma pack(1) 使其对齐为1
但会影响效率

大小端转换函数

直接通过对地址的操作来实现 传入的变量为32位的变量
中间变量ptr是传入变量的地址

void swap16(void * p)
{uint16_t *ptr=p;uint16_t x = *ptr;x = (x << 8) | (x >> 8);*ptr=x;
}void swap32(void * p)
{uint32_t *ptr=p;uint32_t x = *ptr;x = (x << 16) | (x >> 16);x = ((x & 0x00FF00FF) << 8) | ((x >> 8) & 0x00FF00FF);*ptr=x;
}void swap64(void * p)
{uint64_t *ptr=p;uint64_t x = *ptr;x = (x << 32) | (x >> 32);x = ((x & 0x0000FFFF0000FFFF) << 16) | ((x >> 16) & 0x0000FFFF0000FFFF);x = ((x & 0x00FF00FF00FF00FF) << 8) | ((x >> 8) & 0x00FF00FF00FF00FF);*ptr=x;
}

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通过深度学习入门到放弃系列 - 魔搭社区完成开源大模型部署调用 &#xff0c;大概掌握了开源模型的部署调用&#xff0c;但是魔搭社区有一个弊端&#xff0c;关闭实例后数据基本上就丢了&#xff0c;本地的电脑无法满足大模型的配置&#xff0c;就需要去租用一些高性价比的GPU机…
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优选算法——双指针2

优选算法——双指针2

题目一——有效三角形的个数 思路 先审题 举个例子&#xff0c;下面一个序列可分成4个三元组 然后我们论证哪个可以组成三角形即可 判断三个数能不能组成三角形&#xff1a;任意两边之和大于第三边 注意第一个和第四个&#xff0c;有人说&#xff0c;这不是两个相同的吗&#…
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原生小程序开发如何使用 tailwindcss

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原生小程序开发如何使用 tailwindcss 原生小程序开发如何使用 tailwindcss 前言什么是 weapp-tailwindcss ?0. 准备环境以及小程序项目1. 安装与配置 tailwindcss 0. 使用包管理器安装 tailwindcss1. 在项目目录下创建 postcss.config.js 并注册 tailwindcss2. 配置 tailwind…
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【强训笔记】day22

【强训笔记】day22

NO.1 思路&#xff1a;将情况全部枚举出来。 代码实现&#xff1a; #include <iostream> #include<string> using namespace std;string a,b; int main() {cin>>a>>b;int ma.size(),nb.size();int retm;for(int i0;i<n-m;i){int tmp0;for(int j…
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