1、加速度計數據處理

為了實現代步車平平衡和運動控制，首先應該得到足夠精確機器人車身傾角信息。根據兩輪處自平衡車的應用環境，一般使用加速度器和陀螺儀兩種傳感器來采集代步車的姿態信息。

加速度計可能測量動態和靜態線性加速度。靜態加速度的一個典型例子就是重力加速度，用加速度計數直接測量物體靜態重力加速度可以確定傾斜角度。

加速度傳感器靜止時，加速傳感器僅僅輸出作用在加速度靈敏軸上的重力加速度值，即重力加速度的分量值。根據各軸上的重力加速度的分量值可以算出物體垂直和水平方向上的傾斜角度。

加速度計動態響應慢?，不適應跟蹤動態角度運動；如果期望快速地響應，又會引起較大的噪聲。再加上其測量范圍的限制，使得單獨應用加速度計檢測車體傾角并不合適，需要與其它傳感器共同使用。

2、陀螺儀數據處理

兩輪自平衡機器人控制系統除了需要實時的傾角信號，還要用到角速度以給出控制量。理論上可以對加速度計測得的傾角求導得到角速度，但實際上這樣求得的結果遠遠低于陀螺儀測量的精度，陀螺儀具有動態性能好的優點。

陀螺儀的直接輸出值是相對靈敏軸的角速率，角速率對時間積分即可得到圍繞靈敏軸旋轉過的角度值。由于系統采用微控制器循環采樣程序獲得陀螺儀角速率信息，即每隔一段很短的時間采樣一次，所以采用累加的方法實現積分的功能來計算角度值。

陀螺儀是用來測量角速度信號的，通過對角速度積分，能得到角度值。但由于溫度變化、摩擦力、不穩定力矩等因素，陀螺儀會產生漂移誤差。而無論多么小的常值漂移通過積分都會得到無限大的角度誤差。因而不能單獨使用陀螺儀作為自平衡小車的角度傳感器。

綜上所述，對于姿態檢測系統而言，單獨使用陀螺儀或者加速度計，都不能提供有效而可靠的信息來保證車體平衡。陀螺儀雖然動態性能良好，能夠提供瞬間的動態角度變化，不受加速度變化的影響，但是由于其本身固有的特性、溫度、積分過程的影響，存在累積漂移誤差，不適合長時間單獨工作；加速度計表態響應好，能夠準確提供表態的角度，但受動態加速度影響較大，不適合跟蹤動態角度運動。為了克服這些困難，采用一種簡易互補濾波方法來融合陀螺儀和加速度計的輸出信號，補償陀螺儀的漂移誤差和加速計的動態誤差，得到一個更優的傾角近似值。

3、傳感器數據融合

傳感器數據融合是指對來自多個傳感器的數據進行多級別、多方面、多層次的處理，從而產生新的有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無法獲得的。

對加速度計，需要采用濾波算法除去短時性快速變化的信號，保留長時性緩慢變化的信號，所以要對加速度計運用低通濾波算法。一種常用的方法是給變化較快的信號乘上一個較小的權重系數，以削弱突變信號對整體產生的影響。

如果傳感器停留在10°，濾波后角度值會在一定時間后逐漸增大到10°。這段時間的長短依賴于濾波常數和循環程序的采樣速率(程序循環一次所用的時間)。

對于陀螺儀情況正好相反，應用高通濾波方法處理陀螺儀數據，來抑制陀螺儀積分的漂移。

針對陀螺儀的高通濾波和針對加速度計的低通濾波兩部分恰好組成一個互補濾波器。可以看到兩個濾波系數相加結果為1，所以濾波結果是一個比較精確的線性的角度估計值。

這樣，用加速度計的輸出來消除陀螺儀的漂移，使最終得到的傾角估計更加精確。這就是傳感器數據融合中典型的狀態估計問題。狀態估計的目的是對目標過去的狀態進行平滑、對現在的狀態進行濾波和對未來的狀態進行預測。

總結

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