车体的姿态以及运动时发生的变化，再通过各方面的共同协调配合，从而保持平衡车和无人机的平衡与稳定。本章主要介绍MPU6050的原理及应用。

　　MPU6050是6轴运动处理传感器，它集成了3轴MEMS陀螺仪，3轴MEMS加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器DMP。使用它就是为了得到待测物体（如四轴飞行器、平衡小车）x、y、z轴的倾角（俯仰角Pitch、翻滚角Roll、偏航角Yaw）。我们通过I2C读取到 MPU6050 的六个数据（三轴加速度AD值、三轴角速度 AD 值）经过姿态融合后就可以得到 Pitch、Roll、Yaw角。

　　作为测量值的方向参考，传感器坐标方向定义如上图所示，属于右手坐标系（右手拇指指向 x 轴的正方向，食指指向 y 轴的正方向，中指能指向 z 轴的正方向）。

　　传感器在它的内部有一个陀螺，因为陀螺效应始终与初始方向平行，这样就能通过与初始方向的偏差计算出旋转方向与角度。

　　加速度传感器是一种能够测量加速度的传感器。它采用的是压电效应的原理。传感器在加速过程中，通过对质量块所受惯性力的测量，利用牛顿第二定律获取加速度值。

　　DMP是MPU6050芯片中的数据处理模块，（内置卡尔曼滤波算法）获取陀螺仪和加速度传感器数据，并处理输出四元数，可以减轻外围微处理器的工作负担且避免了繁琐的滤波和数据融合。

　　理论上只用陀螺仪就可以完成姿态导航的任务，只需要对3个轴的陀螺仪角度进行积分，得到3个方向的旋转角度的姿态数据，就可以了k8凯发。但实际上存在着误差噪声等，对陀螺仪积分并不能得到完全准确的姿态，所以我们就需要用加速度计传感器进行辅助矫正。

　　1、MPU6050的陀螺仪采集物体转动的角速度信号，通过ADC模拟数字转换器）转换成数字信号采集回来。再通过通信传输给单片机。

　　通过以上的步骤，我们可以分别得出线加速度传感器与角加速度传感器的数据，接下来就要进行数据的处理与融合。

　　1、校准数据（零点漂移）：传感器安装在设备上总有一个初始的角度，我们设这个角度为0度，我们每一次的数据都要减去这个初始数据，得到一个相对的角度。

　　2、把测量值换算成相应的单位：原始数据除以它在该量程下的灵敏度就可以获得实际的物理单位。加速度的物理单位为g，角速度的物理单位为°/s。

　　——互补滤波：因为加速度计有高频噪声，陀螺仪有低频噪声，需要互补滤波融合得到较可靠的角度值。

　　——卡尔曼滤波：利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。k8凯发由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

　　——硬件DMP解算四元数：DMP将原始数据直接转换成四元数输出，运用欧拉角转换算法，从而得到yaw、roll和pitch。

　　姿态传感器在电子产品中处处可见，在平衡车和无人机最为常见。在自主移动机器人中，通过姿态传感器能获取机器人的位姿信息是非常关键的，它会影响到机器人的运功规划及运行状态。