MEMS加速度传感器（共7篇）
MEMS加速度传感器 篇1
1. MEMS加速度传感器的市场介绍
2006年任天堂的WII游戏机的手柄首先内置加速度传感器, SONY的PS3游戏机手柄随后也内置加速度传感器, 得益于WII的创新玩法, 带动大批体感游戏热销。MEMS加速度传感器迅速普及, 带动MEMS加速度传感器成本大幅下降。目前市场上能大批量供应MEMS加速度传感器的I C厂家有美新, ST, Freescale, KIONIX, Bosh, ADI, HDK等, 在游戏手柄上用得较多的是ST、Freescale和Bosh。
2. 产品描述
该产品是第三方方案商设计NUNCHUK手柄, 完全兼容任天堂WII游戏机的原厂手柄, 系统结构如下图:
图1中标注“NUNCHUK手柄”的灰色部分是一个单独的手柄。与W I I REMOTE主手柄通过I2C总线连接, 其工作原理是:单片机 (MCU) 采集加速度传感器、按键和摇杆的值后通过I 2 C总线传送给WII Remote手柄, WII Remote再通过蓝牙将这些数据传送到游戏主机W I I。本文所述的校准设备就是用来校准NUNCHUK手柄中的加速度传感器。
3. 对加速度零点和灵敏度的要求
在游戏主机中有各种类型的游戏, 比如飞行游戏, 利用加速度传感器检测手柄的角度, 手柄内部加速度传感器误差太大会导致游戏操控不顺畅。在拳击游戏中, 如果灵敏度误差过大, 会产生误动作。经过实际测试, 传感器的零点误差和灵敏度误差必须控制在8%以内, 否则进行游戏时, 手柄会产生误动作, 客户会依此而退货。
4. 批量生产时必须校准的原因
由于内部采用微机械结构, MEMS加速度传感器在贴片时必须严格控制回流焊的温度曲线和每阶段的时间, 从实际生产经验来看, 带有MEMS传感器的PCB加工良率要明显低于普通I C, 贴片完成后, MEMS加速度传感器内部的微机械结构受到热应力影响, 产生变形, 同一批贴片后的PCBA的特性也相差很大, 因此必须对贴片后的PCBA进行校准。另外一个原因是MEMS加速度传感器芯片在SMT过程中不能保证绝对的位置, 一定会有偏移, 导致传感器的X/Y/Z轴与设备对应的轴不平行, 需要通过校准进行纠正。
5. 校准方法
NUNCHUK手柄中的加速度传感器的测量范围为±2g, 手柄内部MCU对加速度传感器进行读取后, 通过I 2 C总线输出10bit的值;0g时的理想输出为511, ﹢1g的理想输出为7 6 7, -1 g对应的灵敏度为256。﹢2g的理想输出为1023, -2g对应的灵敏度为0。
根据生产厂家的要求和MEMS加速度传感器原厂的确认, 对该类游戏手柄的应用只需要校准加速度传感器每个轴的0g值和﹢1g值, 将0g值当做零点, ﹢1g值当做灵敏度。依此原理设计如下图2所示的校准设备:
采用如下方法对手柄P C B A上的加速度传感器进行校准:
⑴设计一个立方体形状的治具, 可将PCBA水平夹持在一个面上, 与该面平行;通过顶针连接待校准的PCBA上的电源和I2C通信接口。
⑵设计一个校准控制板, 通过I 2 C总线连接待校准的P C B A, 校准控制板上设计一个操作按键。当按下此键后, 保持校准平台静止, 控制板读取带校准的P C B A上加速度传感器的输出。由于实际传感器的0g输出一定会小于511+128, 大于511-1 2 8, 实际的+1 g输出一定会小于767+128, 大于767-128, 可依此而自动判断当前是哪个轴朝上, 读取的﹢1 g是对应哪个轴的。如果出现意外, 可判断传感器故障。这种自动判断方法只需操作工人每次按一个按键, 不必按照X、Y、Z三个轴分别进行校准, 减少操作工序, 降低操作复杂度, 方便大批量生产。
⑶将待校准的PCBA夹持在立方体上。
⑷立方体放置在一个水平桌面上, 假设X轴和Y轴处于0g, 而Z轴为1g, 按下校准控制板上的操作按键, 校准控制板读取加速度传感器的值后通过蜂鸣器发出一声短“滴”的提示音。
⑸翻转立方体, 假设使Y轴向上, 此时可以认为X轴和Z轴处于0g, 而Y轴为1 g, 按下校准控制板上的操作按键, 校准控制板读取加速度传感器的值后通过蜂鸣器发出一声短“滴”的提示音。
⑹翻转立方体, 假设使X轴向上, 此时可以认为Y轴和Z轴处于0g, 而X轴为1 g, 按下校准控制板上的操作按键, 校准控制板读取加速度传感器的值后, 经过运算, 将结果写入到待校准PCBA内部, 最后通过蜂鸣器发出一声长“滴——”表示校准完成。
⑺校准完成, 换下一个P C B A进行校准;
⑻注意事项:立方体只需翻转三次, 对应有三个面会翻转到朝上, 朝上的三个面用红色贴纸标记, 操作工人翻转立方体后再按操作按键, 此时必须保证工作台和立方体静止不动, 以便准确读取0g值和﹢1g值。
6. 校准控制板硬件框图
校准控制板硬件框图如上图3所示。待校准的PCBA的电源由校准控制板提供, 电源和I 2 C接口通过立方体治具上的顶针连接。校准控制板要固定在水平桌面上, 防止震动, 便于工人操作。校准控制板与待校准P C B A连接上后点亮连接指示灯, 断开后熄灭连接指示灯。蜂鸣器用于提示操作进度, 三轴加速度传感器的前两个轴每次读取完成后发出一声短“滴”声, 第三个轴完成后发出长“滴——”声, 如果出现错误, 发出三声“滴滴滴”。
7. 校准控制板软件流程图
依据校准方法和校准控制板硬件结构, 设计出如图4所示的软件流程图, 为便于描述, 上述流程图中省略了错误处理过程。实际生产中可能出现各种错误, 如传感器故障, 治具顶针接触不良等故障, 校准控制板检测到任何错误后, 发出三声“滴滴滴”错误报警声, 等待操作工人取下PCBA检查, 软件流程回到最初的“检测待校准PCBA是否放入治具”这一步骤。
校准控制板最终生成的结果是加速度传感器三个轴的0g值和﹢1g值, 这些参数通过I2C总线送到手柄内部, 手柄内部程序再调用这些参数来计算出正确的加速度值。
8. 实测效果及结论
使用上述校准设备校准出来的游戏手柄经过测试, 在水平和垂直位置三个轴的0g和±1g最大误差小于5%, 平均误差在2.5%左右。使用各种游戏软件对校准后的手柄进行测试, 可完全满足游戏主机的要求, 能够准确检测手柄动作和状态。该校准设备已经在多家工厂使用, 校准过的MEMS加速度传感器已经超过400万颗以上, 已经成为游戏手柄行业用于校准加速度传感器的标准设备。
参考文献
[1]Freescale Semiconductor:AN3447, Implementing Auto-Zero Calibration Technique forAccelerometers.
[2]STMicroelectronics:AN3182, Tilt measurementusing a low-g 3-axis accelerometer.
[3]周静, 胡毅, 付浩.三轴重力加速度传感器标定方法研究.石油仪器.2010年第8期
[4]张培强, 周慧琳, 张培仁.电脑加速度传感器标定仪.实验力学.1993年第2期
加速创新步伐的MEMS传感器 篇2
目前, MEMS传感器主要应用在汽车和消费电子两大领域。汽车工业是传感器的一个重要应用领域。每辆汽车会有40到上百个传感器, 而汽车智能化的发展趋势也将促进汽车市场对传感器的需求。其应用方向和市场需求包括车辆的防抱死系统 (ABS) 、电子车身稳定程序 (ESP) 、电控悬挂 (ECS) 、电动手刹 (EPB) 、斜坡起动辅助 (HAS) 、胎压监控 (EPMS) 、引擎防抖、车辆倾角计量和车内心跳检测等等。其中电子车身稳定程序ESP得到众MEMS厂商的高度关注。由于其主动防滑功能要求更多的传感器和先进的处理系统, 因此将带动汽车电子MEMS传统应用市场的需求。
M E M S传感器在消费电子领域中主要应用于运动/坠落检测、导航数据补偿、游戏/人机界面、电源管理、GPS增强/盲区消除、速度/距离计数、其他体育和保健应用等等。这些MEMS技术都在很大程度上提高了用户体验, 并带来了全新的电子消费产品。其中加速度计是该市场中第一大应用产品。而近期陀螺仪增长迅速, 已经成为继加速度计后的第二大应用产品。
随着人口老龄化和中国医疗保健系统的健全, 各种远距离监护和高精度治疗设备将越来越多地被引入。医疗保健市场逐渐成为MEMS传感器应用的又一大市场。MEMS具有微型的特点, 可以代替器官植入、微量检测, 主要的发展方向是血管内手术和颅内手术以及细胞手术。
除去这三个领域, 在军事中, MEMS也有很大的应用。
随着科技的进步及人们生活水平不断提高, 人们对手机的要求早已超越简单的通讯功能, 要求手机更具有智能化、人性化及娱乐性。据分析师预测, 随着智能手机实时的互联网访问和传感器技术的不断发展, 智能手机将很快成为地球上最大的无线传感器网络。因此, 我们相信, 图像传感器、指纹传感器、光传感器、加速传感器等典型的传感器, 将会有更广阔的市场。同时, 随着人们的需求不断地提升, 其将驱动传感器技术不断地创新。我们也相信在未来会有更多的新型传感器应用及技术涌现。
虽然传感器产品面临巨大的市场机会, 然而也面临不小的挑战, 主要包括:新兴MEMS应用给厂商带来的技术挑战, 如情境感知 (contex awareness) 、定位和远程监视等新兴MEMS应用。
在便携市场, 客户需求才是真正的市场需求。由于顾客渴望将越来越多语音技术应用在便携设备上 (如视频会议和语音识别) , 这就需要更高性能的MEMS麦克风。特别是信噪比高、频率响应平坦、动态范围广、而又牢固的MEMS麦克风, 才能录制各种类型的高质量音乐。加速度计在LBS服务中起着至关重要的作用。高性能加速度计, 需要为磁强计校准 (magnetometer calibration) 提供精确的倾斜信息。
未来, 在物联网日益的发展、传感器技术的进步及市场新需求的促进下, 环境保护及医疗领域的传感器应用将呈现增长。随着环境监测、预警、应急处置等市场需求不断增多, 环保传感器将成为传感器的新兴市场。随着中国医疗电子特别是便携医疗电子产业的快速发展, 中国医疗器械市场正以每年15%的速度增长, 中国MEMS传感器市场规模有望进一步扩大。此外, 不断涌现的新产品以及新应用也成为这一市场持续发展的重要保障。
MEMS压力传感器及其应用 篇3
关键词：MEMS压力传感器,惠斯顿电桥,硅薄膜应力杯,硅压阻式压力传感器,硅电容式压力传感器
MEMS (微机电系统) 是指集微型传感器、执行器以及信号处理和控制电路、接口电路、通信和电源于一体的微型机电系统。
M E M S压力传感器可以用类似集成电路 (IC) 设计技术和制造工艺，进行高精度、低成本的大批量生产，从而为消费电子和工业过程控制产品用低廉的成本大量使用MEMS传感器打开方便之门，使压力控制变得简单易用和智能化。传统的机械量压力传感器是基于金属弹性体受力变形，由机械量弹性变形到电量转换输出，因此它不可能如MEMS压力传感器那样做得像IC那么微小，成本也远远高于MEMS压力传感器。相对于传统的机械量传感器，MEMS压力传感器的尺寸更小，最大的不超过1cm，使性价比相对于传统“机械”制造技术大幅度提高。
MEMS压力传感器原理
目前的MEMS压力传感器有硅压阻式压力传感器和硅电容式压力传感器，两者都是在硅片上生成的微机电传感器。
硅压阻式压力传感器是采用高精密半导体电阻应变片组成惠斯顿电桥作为力电变换测量电路的，具有较高的测量精度、较低的功耗，极低的成本。惠斯顿电桥的压阻式传感器，如无压力变化，其输出为零，几乎不耗电。其电原理如图1所示。硅压阻式压力传感器其应变片电桥的光刻版本如图2ㄢ
M E M S硅压阻式压力传感器采用周边固定的圆形的应力杯硅薄膜内壁，采用M E M S技术直接将四个高精密半导体应变片刻制在其表面应力最大处，组成惠斯顿测量电桥，作为力电变换测量电路，将压力这个物理量直接变换成电量，其测量精度能达0.01%～0.03%FS。硅压阻式压力传感器结构如图3所示，上下二层是玻璃体，中间是硅片，硅片中部做成一应力杯，其应力硅薄膜上部有一真空腔，使之成为一个典型的绝压压力传感器。应力硅薄膜与真空腔接触这一面经光刻生成如图2的电阻应变片电桥电路。当外面的压力经引压腔进入传感器应力杯中，应力硅薄膜会因受外力作用而微微向上鼓起，发生弹性变形，四个电阻应变片因此而发生电阻变化，破坏原先的惠斯顿电桥电路平衡，产生电桥输出与压力成正比的电压信号。图4是封装如IC的硅压阻式压力传感器实物照片。
电容式压力传感器利用M E M S技术在硅片上制造出横隔栅状，上下二根横隔栅成为一组电容式压力传感器，上横隔栅受压力作用向下位移，改变了上下二根横隔栅的间距，也就改变了板间电容量的大小，即△压力=△电容量 (图5) 。电容式压力传感器实物如图6ㄢ
MEMS压力传感器的应用
M E M S压力传感器广泛应用于汽车电子：如TPMS (轮胎压力监测系统) 、发动机机油压力传感器、汽车刹车系统空气压力传感器、汽车发动机进气歧管压力传感器 (TMAP) 、柴油机共轨压力传感器;消费电子，如胎压计、血压计、橱用秤、健康秤，洗衣机、洗碗机、电冰箱、微波炉、烤箱、吸尘器用压力传感器、洗衣机、饮水机、洗碗机、太阳能热水器用液位控制压力传感器;工业电子，如数字压力表、数字流量表、工业配料称重等。
典型的M E M S压力传感器管芯 (die) 结构和电原理如图7所示，左是电原理图，即由电阻应变片组成的惠斯顿电桥，右是管芯内部结构图。典型的MEMS压力传感器管芯可以用来生产各种压力传感器产品，如图8所示。MEMS压力传感器管芯可以与仪表放大器和ADC管芯封装在一个封装内 (MCM) ，使产品设计师很容易使用这个高度集成的产品设计最终产品。
MEMS压力传感器Die的设计、生产、销售链
MEMS压力传感器Die的设计、生产、销售链如图9所示。目前IC的4英寸圆晶片生产线的大多数工艺可为MEMS生产所用;但需增加双面光刻机、湿法腐蚀台和键合机三项MEMS特有工艺设备。压力传感器产品生产厂商需要增加价格不菲的标准压力检测设备。
对于M E M S压力传感器生产厂家来说，开拓汽车电子、消费电子领域的销售经验和渠道是十分重要和急需的。特别是汽车电子对MEMS压力传感器的需要量近几年激增，如捷伸电子的年需求量约为200～300万个。
MEMS芯片在设计、工艺、生产方面与IC的异同
与传统IC行业注重二维静止的电路设计不同, M E M S以理论力学为基础, 结合电路知识设计三维动态产品, 对于在微米尺度进行机械设计会更多地依靠经验, 设计开发工具 (Ansys) 也与传统IC (如EDA) 不同, M E M S加工除使用大量传统I C工艺, 还需要一些特殊工艺, 如双面刻蚀, 双面光刻等。MEMS较传统IC工艺简单, 光刻步骤少, MEMS生产有一些非标准的特殊工艺, 工艺参数需按产品要求进行调整, 由于需要产品设计、工艺设计和生产三方面的密切配合, IDM的模式要优于Fabless+Foundry (无芯片生产线公司+代工厂) 的模式。MEMS对封装技术的要求很高。传统半导体厂商的4英寸生产线正面临淘汰, 即使用来生产LDO也只有非常低的利润, 如转而生产MEMS则可获较高的利润;4英寸线上的每一个圆晶片可生产合格的MEMS压力传感器Die 5～6千个, 每个出售后可获成本7～10倍的毛利 (图10) ;转产MEMS改动工艺不大、新增辅助设备有限, 投资少、效益高;M E M S芯片与IC芯片整合封装是IC技术发展的新趋势, 也是传统IC厂商的新机遇。图11是MEMS在4英寸圆晶片生产线上。
参考文献
[1]颜重光.XSY系列远传数字压力表[J].传感器技术, 1990, 01
[2]颜重光.两线制压力变送器[J].电子技术, 1992, 11
[3]颜重光.新型实用传感器应用指南[M].北京:电子工业出版社, 1998
[4]颜重光.TPMS的设计方案思考[J].电子设计应用, 2004, 12
MEMS传感器整合解决方案 篇4
为什么整合传感器?
在设计一个使用多个MEMS传感器的系统时,我们必须了解加速度计、陀螺仪、地磁计和压力传感器的优缺点,这是很重要的。
传感器整合解决方案可以解决6轴传感器模块的主要的运动检测性能问题,6轴传感器模块由一个3轴加速度计和一个3轴陀螺仪或一个3轴磁力传感器组成。
因为陀螺仪在运转一段时间后会发生测量偏差,所以一个由加速度计和陀螺仪组成的6轴惯性传感器模块可能会丢失绝对方位信息,必须经过重新校准才能恢复精确的航向。
在有铁材料的环境内,由加速度计和磁力计组成的6轴传感器模块极易发生数据损坏问题。
由加速度计、陀螺仪和磁力计组成的9轴传感器模块可以彻底解决单一传感器解决方案的测量值漂移问题,但是这些传感器很容易受到磁干扰,因此,整合传感器的算法需要修正磁干扰的影响。
传感器整合的目的是把每个传感器的测量数据作为输入数据,然后应用数字滤波算法对输入数据进行相互补偿,最后输出精确的响应快速的动态的(俯仰/滚转/偏航)姿态测量结果。
互补型滤波器
机器人平衡、数码相机图像稳定和3D鼠标等应用产品内部都有安装了一个加速度计和一个陀螺仪。当设备静止时,加速度计可以进行精确的倾斜角度测量,当设备旋转或运动时,加速度计跟不上快速的运动。陀螺仪可以输出动态的角速率数据。如果只整合陀螺仪,虽然可以计算出角位移或倾斜角度,但是,在长时间输出数据后,因为陀螺仪零偏漂移,这个角度将会变得不是很精确。
互补型滤波器是一个简单的融合加速度计和陀螺仪或磁力计获得精确的且反应快速的俯仰/滚转/偏航输出信号的方式。互补型滤波器由一个通用低通滤波器和一个高通滤波器组成,低通滤波器用于过滤加速度计信号;高通滤波器用于过滤陀螺仪信号。互补型滤波器的原理比较容易理解,实现方式可以参考卡尔曼滤波器。下面是一个如何实现机器人自动平衡用互补型滤波器的示例。
如图1所示,机器人用一个双轴或三轴加速度计来测量静态倾斜角θa,用一个单轴或双轴陀螺仪测量动态倾斜角θg。然后互补型滤波器整合这些测量数据,得到最终的倾斜角θ。微控制器利用这个信息和陀螺仪的角速率信息控制电机,使机器人保持平衡的姿态。
图2所示是一个互补型滤波器的结构图,在这个结构中有一个双轴加速度计和一个单轴陀螺仪。
其中,aY和aZ是在加速度计原始数据中施加零g偏差和比例因数两个校准参数后的[-1g+1g]范围内的归一化加速度值,θa是以度为单位的倾斜角。
其中,ωX是陀螺仪角速率原始数据,ωX0是以LSB为单位的零角速率电压,S是以°/s/LSB为单位的灵敏度,ΔT是采样时间间隔,θg是以度为单位的角位移。
现在从互补型滤波器输出的最终倾斜角的运算过程如下:
其中β是介于0和1之间的常数。
设β为0.95,则方程式(3)变为:
方程式(4)的第一部分像一个高通滤波器(HPF),准许机器人的动态运动通过陀螺仪。第二部分像一个低通滤波器(LPF),准许机器人的静态或准静态运动通过加速度计。
如果加速度计和陀螺仪的数据采样速度是100Hz,则采样间隔ΔT是0.01秒。所以,互补型滤波器的时间常量是
如果对加速度计和陀螺仪数据进行加权计算,互补型陀螺仪可以视为一个简易滤波器。当运动速度大于0.19秒间隔时,陀螺仪角位移θg的权数大于加速度计的权数,加速度计的噪声被滤除。当运动速度小于0.19秒间隔时,加速度计倾斜度测量值θa的权数大于陀螺仪测量值θg,以降低陀螺仪的零偏漂移对垂直点的影响。
因此,互补型滤波器估算的倾斜度既准确又响应快速,不易受到线性水平加速度和陀螺仪零偏漂移的影响。互补型滤波器比卡尔曼滤波器更容易在微控制器上实现。互补型滤波器还可以扩展,整合多轴加速度计和陀螺仪数据。
当陀螺仪的零角速率电压或零偏漂移ωX0是一个常数且机器人静止时,互补型滤波器输出的倾斜角也有一个常数零偏漂移,可以用加速度计的倾斜角测量数据修正该偏差[1]。如果这个偏差与时间和温度有关,则互补型滤波器的倾斜角误差将会随时间变大。在这种情况下,当机器人上电且静止时,需要取得ωX0值,以消除陀螺仪导通-导通的漂移不稳定性。此外,当机器人在运行过程中处于静止状态时,需要重新定期取得ωX0值,以消除运行中偏差不稳定性和短期角随机漂移问题[2]。
卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波器是一个数学算法,发明者是卡尔曼博士。自1960年问世以来,卡尔曼滤波器被很多应用领域广泛使用。人们最熟悉的卡尔曼滤波器应用是GPS接收机以及后来的GPS与惯性导航系统(INS)的整合产品。这种递归数字算法用于整合GPS与加速度计和陀螺仪的测量数据,提升导航系统的总体性能。
卡尔曼滤波器算法可以产生传感器的真实测量值的估算值和相关的计算值,具体算法是预测一个数值,估算被预测值的不确定性,计算被预测值和测量值的加权平均值。把最大权数给不确定性最低的数值。该算法得出的估算值比原始测量值更接近真实值,因为与未经加权平均值计算的数值相比,加权平均值更精确地估算了测量值的不确定性。
与互补型滤波器相比,卡尔曼滤波器需要设计人员具有扎实的数学背景知识,包括随机信号处理、矩阵理论和控制理论。本部分介绍基本型离散卡尔曼滤波器算法,以机器人自平衡为例论述如何实现这种滤波器。
卡尔曼滤波器根据线性差分方程[3]求出一个由离散时间控制的过程的状态x值:
其中:
A是在没有策动点函数或过程噪声情况下,使前一个时间步k-1的状态与当前的时间步k的状态相关联的n×n矩阵。
B是使可选控制输入u与状态x相关联的n×l矩阵。
H是使状态与测量值zk相关联的n×m矩阵。
wk是过程噪声(随机变量)。
vk是测量噪声(随机变量)。
假设w和v是相互独立的正态概率分布的高斯白噪声:
则:
其中,Q是过程噪声共变异数矩阵,R是测量噪声共变异数矩阵。
图3所示是基于线性动态系统的卡尔曼滤波器算法,即矩阵A、B和H是常量。为简便计算,假设过程和测量的共变异数Q和R分别为常数。然后,用每个时间步的卡尔曼增益Kk的计算值对测量值进行连续的加权计算,使误差共变异数矩阵Pk保持最小化,这样,被更新的状态将会准确且响应快速。
我们再回过来看机器人平衡示例,让我们针对这种应用尝试实现卡尔曼滤波器算法,整合加速度计和陀螺仪的数据。
第一步是建立状态和测量方程(6)。显然,最终倾斜角θ是我们为动态修正陀螺仪零偏漂移而准备估算的状态,这是我们关注的另一个状态。此外,我们想用加速度计测量值来限制最终倾斜角,这样陀螺仪就不会因随机漂移而随时间推移发生漂移事件。
设b=ωX0,假定陀螺仪零偏漂移是常数并含有白噪声。设陀螺仪测量值ωX为输入uk,则方程式(2)可改写为:
其中ΔT是采样时隔。例如,当陀螺仪数据采样速率是100Hz时,则ΔT=0.01秒。
根据方程式(1),测量值写作:
合并方程式(7)和(8),我们得到方程式(6):
从方程式(9)不难看出,矩阵A、B和H是常数,因此系统是线性的。
第二步是从陀螺仪上的离线实验求出过程的共变异数矩阵Q;从加速度计上的离线实验求出测量的共变异数矩阵R。
第三步是用初始值x0和P0在微控制器上实现卡尔曼滤波器算法,如图3所示。
最后一步是测试卡尔曼滤波器的性能。因为陀螺仪零偏漂移是在回路内优化估算的,卡尔曼滤波器输出的机器人倾斜角总是很准确,一旦卡尔曼滤波器参数Q和R经过最终优调后,倾斜角将不会发生任何漂移。
扩展型卡尔曼滤波器
那些过程是估算出来的且/或测量与过程关系呈非线性的应用是卡尔曼滤波器最成功的最引人关注的应用案例。使当前的平均数和共变异数线性化的卡尔曼滤波器叫做扩展式卡尔曼滤波器(EKF)。在类似于泰勒级数的函数内,我们可以使用过程和测量函数的偏导数计算估算值,使估算沿着当前的估算值保持线性,即便过程是非线性关系也能使之保持线性[3]。
本文不论述扩展型卡尔曼算法,而是描述用于整合加速度计、陀螺仪和磁力计数据的基于四元数的扩展型卡尔曼滤波器的设计。阅读本部分的读者需要有载体坐标系和局部水平参照系之间的旋转矩阵和四元数与欧拉角之间的旋转矩阵的数学背景知识。
当把一个3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计作为一个9轴传感器模块安装到一个捷联式导航系统时,因为没有欧拉角的特殊问题,所以四元数法[4]常被用于基于陀螺仪测量数据的旋转矩阵计算。扩展式卡尔曼滤波器整合MEMS传感器数据,然后更新四元数和陀螺仪漂移,提供精确的俯仰、滚转和偏航姿态信息,这就是所谓的姿态航向参考系统(AHRS)。
意法半导体现已研制出9轴MEMS传感器演示板,这块应用演示板被命名为iNemo(iNErtial MOdule V2)[5]。如图4所示,意法半导体在AHRS用STM32微控制器内实现了基于四元数的扩展式卡尔曼滤波器。当电路板在3D空间旋转时,有鱼图案的正方体将跟随电路板运动,并输出实时、精确、动态的俯仰/滚转/偏航数值以及四元数值。下面我们简要介绍扩展式卡尔曼滤波器在iNemo V2电路板上的设计过程。在[4]可以找到详细的扩展式卡尔曼滤波器算法。
按下列步骤设计扩展式卡尔曼滤波器:
1)用四元数法定义状态和测量值;
2)建立系统动态模型;建立测量值与状态之间的关系;
3)把系统模型变成线性和离散,然后计算雅可比矩阵,在每个时间步k计算矩阵A、B和H[4];
4)得出归一化四元数值;
5)计算俯仰/俯仰/滚转欧拉角。
结论
当把多个MEMS传感器整合在一个系统时,需要在系统内实现传感器整合算法,充分利用每个传感器的功能提高系统的总体性能。对于卡尔曼滤波器和扩展式卡尔曼滤波器,虽然系统模型和传感器漂移模型的设计不同,但是基本的递归算法保持不变。卡尔曼滤波器和扩展式卡尔曼滤波器被视为传感器整合方案的核心技术。
从性能角度看,扩展式卡尔曼滤波器是最佳的解决方案。但是,这项技术给主理器带来巨大的计算负荷,可能会消耗大量的电能,智能手机便是一个典型应用示例。在选择传感器整合算法的决策中,性能与功耗的平衡始终是决定因素。
摘要：MEMS传感器包括测量线性加速度和地球重力矢量的加速度计、测量角速率的陀螺仪、测量地球磁场强度以确定方位的地磁计和测量气压以确定高度的压力传感器。把这些传感器整合在一起将会大幅扩大这些传感器的应用范围。本文以互补滤波器、卡尔曼滤波器和扩展型卡尔曼滤波器(EKF)为例,论述在一个传感器整合解决方案内如何让这些传感器协调工作,帮助读者了解如何把传感器整合从概念变为现实。
关键词：MEMS,传感器,解决方案
参考文献
[1]Massachusetts Institute of Technology.White paper–The Balance Filte[R].June2007
[2]STMicroelectronics,Inc.White paper–Introduction to MEMS gyroscopes[R/OL].November2010http://www.electroiq.com/index/display/nanotech-article-display/4659348781/articles/small-times/nanotechmems/mems/sensors/2010/11/introduction-to-mems-gyroscopes.html
[3]University of North Carolina.An Introduction to the Klaman Filter[R/OL].July2006http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf Quaternion-Based Extended Kalman Filter for Determining Orientation by Inertial and Magnetic Sensing[R/OL].
[4]IEEE transaction on biomedical engineering,Vol.53,No.7,July2006http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=1643403
MEMS加速度传感器 篇5
作为一种精细化机械工艺, M E M S (微机电系统) 技术深受运动、加速度、倾斜以及振动等传感器应用的欢迎。今天的MEMS传感器是系统级封装解决方案, 与传统的传感器技术相比, MEMS体积小、重量轻、成本低、能耗低、可靠性高、易于批量生产、智能化高。而借助MEMS技术带给传感器的这些优势, 又为传感器打开了更多全新应用之门。
村田制作所MEMS传感器产品技术部经理Fang Tuurnala介绍, MEMS传感器的高性能和可靠性、对时间和温度变化有极小的偏差即稳定性好等特性不会局限于目前的应用。在工业领域, MEMS传感器的运用主要会在地震预测, 桥梁倒塌等事故的预测中。例如铁塔底下放置传感器后, 即可得知在某个支撑点范围下铁塔是安全的, 超过这个范围就会产生安全隐患。在国外的桥梁上已经有了使用传感器的案例。另外一个工业的应用就是在煤矿。运用在煤矿地下支撑脚的控制, 减小塌方的可能性。农业方面, 在耕地面积减少的情况下农业机械化和高产量的需求也使得农业开始需要高尖端的技术。未来的农业也会是个不同的景象, 例如在插秧的设备上搭载MEMS传感器, 它可以做到同角度高准确的种植, 在同样的投入下收获更高的产量。MEMS传感器在中国有10年多的发展, 但是推广不够立体, 市场需求并不明显等原因实际实际应用还不多。因此, 在国内推广此产品会需要比较长的周期, 展望未来, MEMS传感器在汽车电子等领域对高尖端传感器的需求会不断增加。
消费级应用
在消费产品中, 现在不论是走路还是打电话, 都会用到不同程度的传感器。除了市场比较成熟的常用传感器之外, 高精度传感器产品的日后需求将会越来越多。
M E M S加速传感器和陀螺仪让设备厂商研制出各种高性价比的运动控制型设备, 并取得市场成功。这些传感器能够给手机、MP3/MP4播放器、PDA、平板电脑或游戏机控制器增加智能人机界面, 把用户的手腕、胳膊和手的运动与应用程序、页面内以及页面之间的浏览、游戏机中的人物动作等设备功能联系起来, 实现真正意义的人机互动。
便携设备中的数据保护是MEMS传感器的另一种应用。当出现自由坠落或者其它异常运动时, MEMS加速计将立即通知系统终止全部的硬盘驱动器 (HDD) 读写操作, 并将磁头固定到安全位置。意法半导体的加速计还经常集成在洗衣机或烘干机等家电设备中, 充当振动检测器, 用于稳定失衡的负荷, 防止机器出现过量的磨损而发生故障。
MEMS陀螺仪, 也称角运动传感器, 可以辅助加速计, 使游戏机和遥控器的人机界面变得更加炫酷。这些陀螺仪还能消除晃动对数字摄像机或数码相机画质的影响, 提高图像或相片的清晰度, 并可使汽车导航增加航位推算和地图匹配功能。由于GPS卫星信号无法覆盖每一个角落, 例如, 在建筑物内或高楼林立的城区通常没有卫星信号, 在这种情况下, 航位推算系统通过监测运动、行程和海拔, 修正数字罗盘读数, 继续为用户提供准确的导航信息。
MEMS磁传感器测量地球磁场的强度和/或方向, 因而能够确定以北极为参考轴的前进方向, 增强便携消费电子产品的电子罗盘功能, 包括方位定向、地图/显示屏定向、定位关联服务和航位推测。在一个9自由度 (Do F) 多传感器模块内, 磁传感器可补充加速度计和陀螺仪的功能。
压力传感器可满足应用对全量程和高分辨率的要求:应用实例包括手持设备的气压计功能和硬盘驱动器的“飞行高度”控制功能。随着硬盘驱动器小型化趋势和存储容量不断提高, 磁头与盘面之间的距离极易受到气压变化的负面影响。
微加工声学器件, 也称MEMS话筒, 可提高现有的和新兴应用设备的音质、可靠性和成本效益, 目标应用包括手机、笔记本电脑、录像机、数码相机以及助听器或电子听诊器。将多个MEMS话筒组合成阵列可实现更多功能, 如噪声抑制和方向拾音。这在噪声很大和无法控制的环境内, 对于提高声音清晰度很有帮助, 可以有效提高移动会话和会议的音质。
对于智能手机和移动设备, 主要使用的MEMS器件有加速度计, 陀螺仪, 磁力计, 气压计, 以及MEMS麦克风, 主要应用于运动/坠落检测、导航数据补偿、游戏/人机界面、电源管理、GPS增强/盲区消除、速度/距离计数、高清音频采集、其他体育和保健应用等等。这些MEMS技术都在很大程度上提高了用户体验, 并带来了全新的电子消费产品。其中加速度计是该市场中第一大应用产品。而陀螺仪增长迅速, 已经成为继加速度计后的第二大应用产品。
ADI微机械产品线高级应用工程师赵延辉介绍, 高信噪比的MEMS麦克风能够有效提升录音、视频通话的质量, 满足消费者对清晰通话的音质需求;新型MEMS气压计会带来室内导航应用的普及;而物联网和家庭医疗会是继汽车和消费类应用领域后, 又一个杀手级的应用。其潜在的市场和增长趋势会像今天的智能手机一样。但目前该市场还缺乏统一的标准和客户的认知度, 预计还需要2年左右的时间才会起量。
英飞凌科技中国区MEMS麦克风高级经理潘哲源详细介绍了MEMS麦克风因为轻薄和稳定性好的优势, 在智能手机、数码摄像机和平板电脑等产品中应用有自己的优势, 特别是因为其一致性可以做到非常好, 所以在消噪和消回音系统的应用中具有传统麦克风无法比拟的优势, 从而能够带来非常好的效果体验。未来智能手机中将会逐渐采用2-3个MEMS麦克风, 这就提供了广阔的市场机遇, 另一个庞大的市场机遇则来自于助听器市场。从技术上, 准确度是MEMS麦克风最大的技术挑战, 而确保一致性和灵敏度高则是必备的技术需求, 在大音量情况下不能破音也是必须的技术条件。
智能传感器可实现更安全、健康、舒适的生活, 村田制作所有智能化传感器概念及相应产品。例如, 在养老院、医院等场所, 通过在设备上搭载传感器采集相应信息之后通过WI FI等通讯模块将信息传送到服务台, 就可以在任何时间任何地点了解到信息。还有, 现在社会上独居老人越来越多, 怎样服务独居老人已经成为社会关注的话题。智能传感器概念可以免去他们去医院的烦恼, 日常在家里监测, 之后将这些信息传输到医院的信息库, 就进行数据分析进而做到早期预测。村田在这一领域非常看重同时也有很大的投入。
M E M S传感器的高性能和可靠性、对时间和温度变化有极小的偏差即稳定性好等特性不会局限于目前的应用。在工业领域, MEMS传感器的运用主要会在地震预测, 桥梁倒塌等事故的预测中。例如铁塔底下放置传感器后, 即可得知在某个支撑点范围下铁塔是安全的, 超过这个范围就会产生安全隐患。在国外的桥梁上已经有了使用传感器的案例。另外一个工业的应用就是在煤矿。运用在煤矿地下支撑脚的控制, 减小塌方的可能性。农业方面, 在耕地面积减少的情况下农业机械化和高产量的需求也使得农业开始需要高尖端的技术。未来的农业也会是个不同的景象, 例如在插秧的设备上搭载M E M S传感器, 它可以做到同角度高准确的种植, 在同样的投入下收获更高的产量。
汽车级应用
传感器产品从传统的机械式、到电子、再到当前MEMS技术架构, 从技术上讲传感器的精度、可靠性和性能都将有大幅度提升。但从应用来讲, 不同的应用环境, 对传感器产品的性能和技术要求是不一样的, 比如汽车应用, 产品要经过AEC-Q100的质量体系验证, 测试通过了才可以用在汽车应用里。
汽车电子是MEMS传感器一个非常重要的应用方向, 每台汽车会有40到上百个传感器, 而汽车智慧化的发展趋势也将促进汽车市场对传感器的需求。其应用方向和市场需求包括车辆的防抱死系统 (ABS) 、电子车身稳定程序 (ESP) 、电控悬挂 (ECS) 、电动手刹 (EPB) 、斜坡起动辅助 (HAS) 、胎压监控 (EPMS) 、引擎防抖、车辆倾角计量和车内心跳检测等等。其中电子车身稳定程序ESP得到众MEMS厂商的高度关注。由于其主动防滑功能要求更多的传感器和先进的处理系统, 因此将带动汽车电子MEMS传统应用市场的需求。
在主动安全领域, 侧翻与稳定性控制 (ESC) 是对当今主流安全系统的全新改进。需要MEMS加速度传感器和角速度传感器来感测车身姿态。同时, 由于这样的传感器往往安装在振动比较恶劣的位置, 所以需要传感器具有很高的振动冲击抵御性。这是对MEMS传感器的一个挑战。已经发生的趋势是, TPMS和ESC系统的装车率在快速上升, 同时标配ESC系统的车型也在不断增多。由此带来的电子系统数量和规模在不断扩充, 尤其需要更多的MEMS传感器来感测碰撞的不同部位以及车身姿态。同时, 多种传感器的融合, 来降低系统复杂度和系统成本, 也是另一个趋势。
英飞凌对MEMS传感器在未来汽车电子中的应用前景充满期待, 其前景也非常广阔。根据IHS的报告, 2012年全球车用MEMS传感器市场为24亿美元, 而中国为3亿美元, 占13%。到2017年, 全球市场将增长3 3%, 达到3 2亿美元, 而中国市场会翻番, 占全球市场的份额提高到19%。英飞凌的MEMS技术在磁性传感器、压力传感器、无线传感器及图像传感器在电子消费品、工业和汽车工业均有广泛的应用。英飞凌在侧安全气囊压力传感器和TPMS传感器领域处于全球领先的位置, 同时在大气压力传感器和进气歧管压力传感器等领域也是全球主要的供应商。随着中国市场对汽车安全的重视, TPMS传感器的应用将会有一个显著的增长。英飞凌占据了全球市场的绝大多数份额。
MEMS传感器技术的发展方向
集成化与智能化趋势, 需要MEMS与IC的集成制造技术及多参量MEMS传感器的集成制造技术得到发展, 以及在集成化基础上使得信号检测具有一定的自动化。技术发展的主要趋势为:强调MEMS的系统性和传感器、处理与识别的协调发展, 突破传感器同信息处理与识别技术与系统的研究、开发、生产、应用和改进分离的体制, 按照信息论与系统论, 应用工程的方法, 同计算机技术和通讯技术协同发展。
除了继续在汽车电子、新型数字消费电子和医疗电子等领域获得快速发展, 智能传感器将广泛应用于多个领域, 如信息、航空航天、医学、生物学等方面, 给人类发展带来深远影响。传感器与微控制器的结合, 配合无线网络技术, 则为传感器插上了智能的翅膀, 感知中国就是智能传感器最典型的应用。低功耗而性能出色的微控制器加上高性能高集成低功耗的MEMS传感器, 这是传感器技术未来发展的重要趋势, 最新的苹果i Phone5S里的协处理器其实就是这样的一种类似应用。
ADI微机械产品线高级应用工程师赵延辉给出了MEMS技术在未来的发展趋势, 主要表现在以下几个方面:第一, 微型化的同时降低功耗。将会出现微米甚至纳米级别的微型器件, 同时降低功耗;第二, 微型化的同时提高精度, 将MEMS加速度计做到石英加速度计的噪声特性, 保证MEMS陀螺仪小体积的同时获得光纤陀螺仪的零偏稳定性;第三, 集成化及智慧化趋势, 即MEMS与IC的集成制造技术及多参量MEMS传感器的集成制造技术得到发展, 以及在集成化基础上使得信号检测具有一定的智慧。这些趋势要求半导体厂商提供更高精度、稳定性更好、更智能的高集成度M E M S传感器模块。
2 0 1 3年M E M S传感器市场的需求依然十分旺盛, 这既有传统汽车和消费类市场的需求, 也有新兴的工业、医疗、通信、测井、军工类的需求。室内导航应用会是促进新型MEMS气压计在2013起量的一个驱动因素;而随着人们对录音、视频通话等的质量要求越来越高, 高信噪比的MEMS麦克风会用在越来越多的手机或平板电脑中, 甚至是对麦克风要求极高的助听器中, 随着高温MEMS器件通过越来越多的客户验证, 在测井等极端工作领域, 也会看到越来越多的MEMS产品, 比如用于倾角和振动监测的加速度计, 用于转速检测的陀螺仪等。而物联网和家庭医疗会是继汽车和消费类应用领域后, 又一个杀手级的应用, 其潜在的市场和增长趋势会像今天的智能手机一样。但目前该市场还缺乏统一的标准和客户的认知度, 预计还需要2年左右的时间才会起量。
意法半导体大中华暨南亚区微电机系统&传感器高级市场部经理吴卫东介绍, 位于MEMS技术发展最前沿的意法半导体已经开始在一个封装内整合多个传感器:加速计、陀螺仪、地磁计、压力传感器, 这个多路传感器一体化解决方案可大幅提升各种应用设备的功能性和性能。i NEMO是这种发展趋势的一个典型实例。在这些多传感器产品内, 集成传感器可实现自主和自动系统, 监测特定的条件, 并根据监测结果执行相应的操作, 用户无需干预或只需稍加介入。此外, ‘智能传感器’整合MEMS器件和处理功能, 无需主处理器介入, 独立运行传感器算法, 从而能够降低系统级功耗, 这对耗电量极大的手持设备非常重要。
ST具有重大突破意义的Lab-onChip芯片同样也利用了硅的电气特性和热特性, 这个解决方案用成本低廉的一次性便携工具取代了成本昂贵、耗时的固定地点实验室分析过程。意法半导体的In-Check产品平台是业内首款通过精确控制热量来扩增DNA并进行微矩阵检测的基因芯片。因为硅的热特性非常出色, 准许在同一芯片上实现电子温度控制, 所以Lab-onChip芯片能够对DNA样本进行精确的加热和冷却处理, DNA分析结果的精确度可与价值数万美元的实验室媲美。与传统的诊断系统相比, MEMS因为外形小, 耗电量少, 只需很少的试剂, 所以更能节省成本。
意法半导体还在医疗保健领域成功地应用微射流MEMS技术, 例如, 可以安装在一次性敷贴内的微型胰岛素注射泵。意法半导体与Debiotech公司合作开发的胰岛素注射泵能够精确模拟胰腺分泌过程, 向人体持续输注胰岛素, 同时还能检测注射泵可能存在的故障, 为病患提供深一层的保护。基于MEMS的Jewel Pump采用大规模半导体制造技术, 成本比现有的解决方案更容易让病患接受, 同时, 其可靠性和精确度是其它解决方案无法比拟的。
意法半导体的MEMS压力传感器还是另一项创新应用的核心技术:能够24小时检测和观察眼压变化的智能隐形眼镜。作为意法半导体与Sensimed的合作开发成果, 这个独一无二的辅助诊断工具有助于专家提前发现青光眼, 通过同步治疗方法与病患的内部生物钟能够使治疗效果最大化。
工艺技术挑战
MEMS产品从开发设计到批量生产, 对制造和工艺提出了很高的要求, 这包括光刻、外延、薄膜淀积、氧化、扩散、注入、溅射、蒸镀、刻蚀、划片和封装等。最大的挑战是如何保证量产中的良品率。杂质粘滞、氧化物残留、残余应力等影响, 都会造成机械传感器失效。ADI微机械产品线高级应用工程师赵延辉介绍, ADI已通过改进机械结构和制造流程, 保证了产品的良品率, 并在这个过程中积累了大量的设计经验。对于体积更小, 功耗更低、噪声更小、封装更小、温漂更小, 供电电压更低的器件, ADI还在持续改进制造和工艺, 以满足这些需求。特别的, 与单纯的ASIC器件相比, MEMS传感器对工艺和架构有更高的要求, 因其内部至少包含两个die, 一个机械传感器的die, 一个ASIC的die, 晶圆的大小, 多晶硅的厚度, 对机械传感器的压力控制, die与die之间的位置关系等, 都对器件的整体性能有影响。而随着ADI对每一个细节的关注和改善, 会持续改进MEMS传感器的精度, 进而会使得MEMS传感器在高精度倾角测量、工业机械振动检测、地震监测、高精度惯导中获得广泛的应用。
吴卫东则介绍, 在前工序制造技术和工艺方面, 意法半导体发现并解决了在各种应用领域大规模推广高效益的MEMS器件的关键问题。为了加快产品上市时间, 实现规模经济效益, 核心技术的标准化是极其重要的。作为MEMS技术标准化工作的领导者, 意法半导体开发出了微致动器和加速计芯片厚外延层 (Th ELMA) 工艺, 这个0.8微米表面微加工技术可整合薄厚不一的多晶硅层, 用于实现MEMS器件的结构和互连线。意法半导体采用加速计和陀螺仪的微加工技术, 在一颗芯片内集成线性机械单元和角速机械单元, 为客户带来巨大的成本效益和更小的产品尺寸。意法半导体的VENSENS工艺 (VENice process for SENSors) 结合Th ELMA工艺, 可以在一个单晶硅芯片内整合一个空腔, 制造一个尺寸和性能优异的压力传感器, 使芯片变得更薄、更小, 热稳定性和可靠性更高。
应用技术挑战
对于消费类应用来说, 传感器融合的主要技术难度是如何控制产品的尺寸, 如何合理测试每个传感器的性能, 如何控制整个芯片的良品率并降低成本。对于工业、军工、汽车、医疗等领域的传感器融合来说, 除了上面所列的各点外, 还要考虑如何保证在各种工作情况下的精度、可靠性, 如何利用融合的特性来实现传感器之间的补偿校正等, 比如ADI的IMU系列产品在融合传感器的同时, 利用其内置的处理器、温度传感器等对融合的传感器系统做了正交校正、温补校正等, 并利用加速度计的测量值来补偿陀螺仪在受到加速度影响时的输出, 这样就使传感器的融合实现了1+1>2。目前来看, 消费类产品还是对组合传感器需求量最大的市场, 尤其是智能手机和平板电脑, 集成3轴加速度计和3轴陀螺仪, 3轴加速度计和3轴磁力计, 3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计的产品在短期内会有较大的市场, 未来气压计也会被集成进来。
网络化和物联网的潜在市场巨大, 它可以用来给每个人做实时的健康监测、给你关心的动物做状态监测、给你关心的财产做防盗监测等, 这类应用的特点是每个终端的体积都非常小巧而且是电池供电的, 所以芯片的体积和功耗是最关键的两个指标。随着这方面设备的小型化设计, 对于内置器件的需求同样是小型化高机能, 传感器及配套设施也要做到小巧精确, 这是设计方面的挑战。还有就是应用方面传感器的提供方和使用方在技术上的配合会有一定的难度。村田制作所MEMS传感器产品技术部经理Fang Tuurnala介绍, 现在汽车电子方面有组合式传感器的应用, 即组合式陀螺仪和加速度传感器, 日后还会加入压力传感器。行车过程中会有加速度传感器在起作用, 而一旦翻车后的话就会使用到陀螺仪的, 加上压力传感器, 则可应用在胎压的监测上。在其他领域, 为了智能手机的明确定位可以加压力传感器监测所在位置及高度。还有, 在婴儿床上搭载传感器可以用来监测婴儿心跳等等。可以说, 传感器的应用会向着智能化, 小巧化以及高精度的方向不断发展。
整合传感器系统, 也是未来应用趋势对传感器技术提出的挑战。对于自由落体检测、屏幕旋转、计步器、倾斜角度测量和运动检测等应用任务, 仅一个加速度计即可胜任。然而, 对于定位服务 (LBS) 、增强型运动控制游戏、行人航位推测导航、机器人平衡、空中鼠标、人体跟踪、无人飞行器等先进应用, 要想在测量精度、分辨率、稳定性和响应时间等方面取得更高的系统级性能, 就需要把MEMS传感器整合在一起, 这个概念利用各种传感器提供的不同的具有互补性的信息, 运用智能技术整合这些信息, 达到优化系统性能的目的, 实现令人震撼的新应用。
摘要：通过分析MEMS和传感器技术融合的最新进展, 介绍最新的MEMS传感器技术的应用及为智能设备带来的全新应用体验。本文网络版地址:http://www.eepw.com.cn/article/170153.htm
MEMS加速度传感器 篇6
2016年3月17日, 慕尼黑上海电子展在上海闭幕。全球微电子机械系统 (MEMS) 传感器制造商博世在展会上展出了汽车电子半导体与传感器、消费电子传感器和物联网传感器领域的前沿技术和解决方案, 这也是博世传感器家族首次在全球同台亮相。
博世在MEMS传感器领域的经验超过20年。作为全球领先的汽车零部件供应商, 博世的MEMS传感器之路始于汽车电子。如今, 应用于汽车上的MEMS传感器超过50个, 例如在ABS、ESP、安全气囊等为人熟知的汽车安全功能上, 在导航和车载语音娱乐系统等舒适性功能上, 博世汽车电子传感器均发挥着不可或缺的作用。
博世致力于探求市场的未来趋势, 通过开发相关技术以创新引领市场。博世预见到传感器在物联网应用上将会有巨大的潜力, 2020年预计将会有500亿元的物和设备实现互联, 因此在2013年, 博世成立了专门的物联设备及解决方案业务部门来把握新的增长机遇。基于传感的物联设备, 博世研发并生产了一系列针对不同行业的解决方案。在工业领域, 企业无需进行大规模智能生产线的全新设备投资, 通过应用所提供的传感器设备, 可以帮助工厂将现有设备接入物联网, 实现数据驱动管理的工业4.0。此外, 博世提供的物联传感器和设备及方案还可应用于智能家居、互联交通和智能物流等多个领域。
MEMS加速度传感器 篇7
加速度计具有良好的静态特性,但是动态响应慢, 不适合动态角度运动的跟踪测量; 陀螺仪动态性能表现良好,但存在漂移误差,且随着时间累积而增大。若将加速度计和陀螺仪结合使用,将两者采集的数据进行融合,不仅可提高动态性能,且消除偏移,使得测量的角度与实际角度更加吻合。本文基于此理论,搭建了姿态检测系统,实时准确的检测出物体当前姿态,具有独立、简单、易用的特点,且有较好的实用性。
1姿态检测原理
物体在地球上受到重力作用会产生加速度,加速度传感器可用来测量其值。当固定在目标对象上的物体姿态发生改变时,加速度传感器X,Y,Z 3个方向的敏感轴会相对于重力场发生改变,从而分别产生重力分量信号,如图1所示。
当目标对象姿态处于变化中时,加速度传感器输出参数是重力加速度和物体本身加速度的矢量和,由于加速度传感器动态响应性能较差,同时在姿态改变的过程中会产生系统震动。因此,通过加速度传感器难以单独实现姿态检测。陀螺仪良好的动态特性提供了解决问题的方法,将陀螺仪提供的目标物体的瞬间动态角度变化与加速度传感器的测量值进行融合与矫正,通过引入一个缩放因子利用低通滤波器对加速度计、陀螺仪的噪声进行过滤,根据置信度低的加速度和磁场强度数据获取误差估计值,数据融合后对陀螺仪数据进行补偿,最大程度上降低噪声干扰,实现频域上的特性互补,提高测量精度和系统的动态性能。
2整体结构框图
本系统由上位机和下位机两部分组成,下位机为硬件架构,主要由MEMS传感器、STC89C52单片机及无线模块等构成,负责数据的采集、处理和传输[3]。根据设计要求及资料分析,选取MEMS陀螺仪L3G4200D和加速度计ADXL345组成姿态模块[4],其精度高、抗振动能力强、能够满足实时准确获取物体运动过程中角速度、 加速度的参数要求。无线模块作为信号传输模块,能够有效避免传输线路对物体运动的限制,同时经过跳频编程能有效的避免噪声干扰。
无线模块将接收的数据通过USB传送给上位机,从而实现整个系统间的通信。由于姿态测量的主要原理是对角速度的积分,并结合上一时刻的姿态进行姿态更新,处理量较大,因此将姿态更新部分交由上位机处理,并显示上位机对目标物体当前姿态的参数,绘制时域曲线图[5,6],系统整体结构框图如图2所示。
3物体姿态求解
3.1姿态角求解算法
目标物体姿态求解是整个系统的关键构成部分。 物体姿态角的描述需要建立基准坐标系,通常建立地理坐标系对目标物体进行定位,地球坐标系作为参考坐标系,由载体坐标系与地理坐标系的方位关系确定目标物体的姿态。目前,在姿态测量领域常用的姿态更新算法有欧拉角算法、方向余弦法、四元数法等。如果只讨论载体坐标和地理坐标的相对位置时,可通过等效旋转进行转换[7],转换的全部信息参数包含在四元数Q中,Q的定义如下
其中,q0,q1,q2,q3为实数; i,j,k为虚部,且满足
则其姿态变换的转换式如下
Cbn为b系相对于n系旋转后,在n系的矢量投影结果,Cbn具体表示为
陀螺仪输出值是采样周期内角速度的增量,而不是实际的角速度值,直接通过角速度增量确定四元数, 能有效避免系统误差在积分过程中增大而导致干扰信号增大。四元数法计算运动姿态是工程学中较实用的方法,求解线性微分方程只含有4个未知量,可满足实时性要求。但四元数旋转矢量算法本质上是一个类似列表的算法,在高频运动状态下姿态算法会产生较大的漂移误差。
3.2滤波算法
由于传感器本身的固有特性,随着时间和温度的变化会产生不同程度的漂移。为获取物体的准确姿态数据,需要采用互补滤波算法进行数据融合[8]。通过将加速度的数据与陀螺仪的数据进行融合,能够有效地提高陀螺仪角速度的动态性能和加速度的静态精度,互补滤波过程如图3所示。
离散化的一阶互补滤波方程为
式中,θn为n时刻滤波处理后获取的角度值; θ1n为陀螺仪采集处理后的角度值; θ2n为角速度计数据处理后获得的角度值; dt为采样周期; K为滤波系数; τ 为时间常数,其与滤波截止频率有关。互补滤波效果主要取决于滤波系数K,K较小时,截止频率低,测量结果主要依赖于陀螺仪测得数据,不利于剔除随时间而累积的漂移的影响,K较大时,截止频率高,易受低频、幅值较大的运动加速度的影响。
针对互补滤波的不足,本文采用了基于四元数的互补滤波算法。在加速度计输出结果只受到重力加速度而无其他线性加速度干扰的情况下,将地理坐标系中的重力和磁场强度换算到载体坐标系中,分别对角速度向量和磁场向量进行计算,获取方向向量误差,将方向向量误差转换为四元数形式,通过方向向量误差对角速度向量不断修正,获取更新后的四元数信息,正交单位化后转换为姿态角信息,循环重复这一过程能够持续对运动姿态进行更新。基于四元数的互补滤波姿态融合算法能够有效的避免重力加速度的线性干扰,简化系统的计算过程,同时对四元素换算过程中的不可转换误差也起到了良好的抑制作用,降低系统滤波器实现成本,提高系统的实时性和精度指标要求。
4系统软件设计流程
该系统下位机是基于单片机的传感器数据采集和发送,上位机接收并匹配使其重新组合成准确的信息, 通过基于四元数的互补滤波算法进行数据耦合得到目标物体的姿 态信息。下位机主 程序流程 图如图4所示。
在无线模块传输过程中,噪声和其他无线通信设备容易对其产生一定频率和脉冲干扰,为提高系统抗干扰能力,本文采用跳频处理方法对无线模块进行改进[9]。跳频实现的频段和信道可根据用户实际需求确定,本文中频段选取2. 423 GHz和2. 445 GHz,系统跳频实现发送和接收数据的流程图如图5所示。
5系统调试及分析
为使传感器输出的结果更准确,在数据采集前,通过软件编程对器件的零漂进行了处理,最大程度上减小零漂和其他误差对姿态信息的干扰。系统调试主要是物体处于静止和运动时的反复测试,当静态角为0° 时,对目标物体姿态进行检测,图6是测试结果。
将传感器模块放置于JZJ - 1型准直仪支架上,调整支架底座上的水泡使其处于水平状态。以准直仪支架的角度读数为真值来分析传感器模块实测值的误差。如表1所示,大部分情况下测量平均值与真值之间的误差保持在0. 2°以内。
当目标物体处于运动时,对其进行检测,加速度计、陀螺仪及经过滤波后的角度和加速度数据曲线如图7所示。
由于传感器置于准直仪支架上,本系统针对俯仰角的测量,在相应轴上的线性加速度对于测量结果误差并不明显,在实际应用中,会受到运动加速度影响而产生较大误差。仿真结果表明,滤波后数据曲线更为平滑,滤波效果良好。
6结束语
本文在已有运动姿态检测系统资料的基础上,结合姿态解算的基本原理,设计并实现了一款精度较高、 可靠性好的物体运动姿态测量系统,分为上、下位机两部分。通过无线模块实现实时高效的数据传输,互补滤波算法有效结合陀螺仪的动态性能和加速度计的静态性能,实现频域上的互补,提高系统的测量精度。通过四元数方法求解姿态矩阵,在准确地计算运动姿态的基础上,降低了系统运算量,减少了对于时间和资源的消耗,同时对系统实时性也起到了提升的作用。该系统简单易用,具有良好的应用价值。
摘要：基于MEMS传感器设计了一种姿态检测系统,通过MEMS传感器获取角速度、加速度等信息,利用硬件对采集的数据进行滤波处理,实现目标物体运动过程中姿态角的测量。采用互补滤波对数据进行融合,有效消除了噪声干扰,提高了系统的检测精度。无线模块的应用实现了下位机与上位机的同步,实时显示目标物体的运动姿态。实验表明,该系统具有较高的测量精度及良好的实时显示效果。