hmc5883l常见问题解答

hmc5883l常见问题解答

hmc5883l常见问题解答 篇1

关键词：猪；姿态分类；MPU6050；HMC5883L；姿态角；互补滤波

中图分类号： TP274；TP212.9文献标志码： A文章编号：1002-1302（2016）02-0434-03

收稿日期：2015-03-12

基金项目：国家高技术研究发展计划（编号：2013AA102306）。

作者简介：李哲（1987—），山西太原人，硕士，主要从事复杂系统建模与智能控制及模式识别研究。E-mail：lizhe2003@163.com。

通信作者：田建艳（1966—），博士，教授，主要从事复杂系统建模、控制及智能化监控研究。E-mail：tut_tianjy@163.com。行为分析在畜禽养殖自动化研究领域有着非常重要的地位[1]，而对动物行为进行分析也能够为畜禽健康分析提供参考依据。朱伟星等利用视频技术监控猪行为并分析猪健康，指出行为分析的重要性[2]；陆明洲等介绍畜禽行为检测的不同方法及各种技术的发展状况，指出行为研究在养殖信息化中的重要作用[3]。目前，姿态检测的主要研究方向分为2种，一是以视频采集和图像处理技术为基础，模拟人眼提取目标特征进行姿态检测[4-5]，二是以传感器技术为基础，利用各传感器的特点采集与姿态相关的加速度及角度数据，通过算法计算分析得到姿态情况[6]。

本试验采用传感器为研究手段，以猪为研究对象，选择4种猪常见姿态进行定义，使用加速度传感器、陀螺仪和地磁传感器采集目标加速度和姿态角，根据互补滤波算法得到姿态角，分析猪的姿态情况，并针对4种姿态提出相应的检测方法。

1猪姿态分类

1.1姿态分类

将猪常见姿态分为站、坐、趴、躺4种（图1）。

1.2姿态特征分析

以猪脊柱中段为坐标原点，并作为固定传感器的位置，沿传感器方向建立载体坐标系（b系），同时以北、东、地方向建立地理坐标系（n系），这2个坐标系之间的夹角通常称为欧拉角θx、θy、θz（图2）。

猪处于不同姿态时，b系方向对应图2中实线坐标系x、y、z，b系方向随猪运动会发生变化，对应图2中虚线坐标系。n系方向不变，可以根据b系与n系Z轴夹角θz区分猪3种姿态——站或趴、坐、躺：站與趴时，b系Z轴垂直于地心，θz约为0°；坐时，Z轴与垂直地心方向有夹角θz；躺时，Z轴与垂直地心方向有夹角θz，θ2约为90°。

姿态角θz与猪身长L1和腿长L1相关（图3），通过测定猪的身长和腿长，根据公式：θz=arcsinL2L1，可以确定θz的数值。当猪处于趴或站2个状态时，θz均趋近于0，单独观察θz无法区分这2种姿态，需借助分析这2种姿态到另外姿态的变化过程进行判断，如从站到坐的过程会伴随产生竖直向下的加速度，使得n系Z轴加速度azn减小，通过分析姿态变化时θz与azn的变化情况，就可以区分站与趴这2种姿态。

2姿态检测系统软件设计

2.1基于四元数的姿态角解算

载体坐标系与地理坐标系之间的转换需要用到旋转矩阵[7]，整个旋转过程分为3个部分（图4），通过旋转矩阵可以得到n系与b系之间的变换公式。

3系统硬件设计

3.1系统组成

检测系统由发射单元、接收单元和上位机3个部分构成，其中，发射单元负责传感器数据的采集和发送工作，接收单元负责数据的接收工作，上位机负责数据的处理和姿态角的解算（图7）。发射单元和接收单元使用CC2530（Zigbee模块）进行数据传输，CC2530芯片内置增强型51单片机，可以进行数据采集和传输工作，发射端CC2530与传感器连接，接收端CC2530通过串口与上位机相连。

3.2发射单元硬件设计

发射单元由MPU6050、CC2530、HMC5883L这3个部分组成。MPU6050集成三轴加速度传感器与三轴陀螺仪；HMC5883L内置高分辨率HMC118X系列磁阻传感器，并附带霍尼韦尔专利的集成电路，包括放大器、自动消磁驱动器、偏差校准、能使罗盘精度控制在1°～2°的12位模数转换器、简易的I2C 系列总线接口。HMC5883L通过AUX接口与MPU6050芯片相连，MPU6050的AUX接口设置为直连模式，使用AUX-I2C接口采集数据，并由MPU6050的I2C接口传入CC2530进行发送。CC2530芯片没有I2C接口，因此，需要编写程序利用空置管脚模拟I2C接口进行数据传输。

4试验结果及误差分析

在实验室条件下进行姿态检测，将发射单元固定在平整的电路板上，利用重垂线和水平仪将电路板调整至水平位置；搭建模拟试验台，通过电路板角度的变化模拟猪姿态的变化进行检测；将传感器采集的数据通过上位机串口读取存储到Execl表格中，导入Matlab计算得到姿态角。

将试验电路板调整至不同角度，观察静态θz的测量值，并与真实角度进行对比。由表1可见，静态检测精度误差在0.5°以内，能够得到比较准确的测量结果。

利用试验电路板模拟猪姿态变化，观察上位机姿态角变化，验证检测算法精度，取θz=40°，判定站与趴时的加速度变化，反复进行姿态变换以分析检测准确率。动态变化过程主要用于分析趴与站2种姿态，试验模拟这2种姿态6种可能出现的变化过程（100次试验）。由表2可见，趴与站2种姿态的检测准确率较高，在95%以上。

5结论

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利用加速度传感器、陀螺仪和地磁传感器进行数据融合，通过互补滤波解算得到较为准确的姿态角，检测θz，与不同姿态角度对比并进行初步分类，再结合azn变化区分趴与站，从而判断猪所处的姿态，在此基础上，设计出1套姿态检测系统。该系统经检测验证，能够准确得到豬所处姿态，检测正确率较高，能够满足实际应用的要求。

参考文献：

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[3]陆明洲，沈明霞，丁永前，等. 畜牧信息智能监测研究进展[J]. 中国农业科学，2012，45（14）：2939-2947.

[4]Ahrendt P，Gregersen T，Karstoft H. Development of a real-time computer vision system for tracking loose-housed pigs[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2011，76（2）：169-174.[5]Cangar O，Leroy T，Guarino M，et al. Automatic real-time monitoring of locomotion and posture behaviour of pregnant cows prior to calving using online image analysis[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2008，64（1）：53-60.

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