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lunedì 14 marzo 2022

Platformio IDF MPU6050

Ho voluto provare a fare un esperimento programmando un ESP32 con il framework IDF al posto di quello Arduino (esperimento che rimarra' solitario perche' alla fine non ho trovato grandi vantaggi)

Ho avuto diverse difficolta' ad usare il monitor seriale di Platformio per cui ho usato Minicom


Il codice (si tratta sostanzialmente dell'esempio della libreria con impostate lo porte SDA SCL a GPIO 21 e 22 nel file i2c.c alla riga 23 e 24) 



martedì 19 marzo 2019

Complimentary filter con MPU6050 ed Arduino

Per terminare la serie, dopo Kalman e Madgwick un esempio di Complementary Filter
Dal punto di vistra computazionale e' il piu' semplice perche' si tratta di una sola formula
senza ricorsione e matrici

angle = 0.98 *(angle+gyro*dt) + 0.02*acc
(i parametri possono essere ottimizzati)

Una breve statistica (per raffronto con le prove precedenti)

Nr campioni : 20121
Media : -11.97
Range : 0.41
Std : 0.02
Varianza : 0.0005
Skewness :0.62

Il codice e' stato adattato da qui
-----------------------------------------------------------------------
// Complementary filter

#include <Wire.h>

int16_t axRaw, ayRaw, azRaw, gxRaw, gyRaw, gzRaw, temperature;

float pitch=0;
float pitchAcc;
float P_CompCoeff= 0.98;
unsigned long delta_t,old_time;


void ComplementaryFilter(int ax,int ay,int az,int gy,int gz) {
 long squaresum=(long)ay*ay+(long)az*az;
 delta_t = micros()- old_time;
 old_time = micros();

 pitch+=((-gy/32.8f)*(delta_t/1000000.0f)); 
 pitchAcc =atan(ax/sqrt(squaresum))*RAD_TO_DEG;
 pitch =P_CompCoeff*pitch + (1.0f-P_CompCoeff)*pitchAcc;
}


void setup() {
Serial.begin(115200);
  //Inizio configurazione clock interno 
  
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x6B);
  Wire.write(0x00);
  Wire.endTransmission();
  
  // Inizializzazione Accelerometro intervallo di 8g Fattore di scala 4096
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x1C);
  Wire.write(0x10);
  Wire.endTransmission();
  
  // Inizializzazione Gyro Intervallo di 500 deg/sec LSB (fattore di scala) 65.5 deg/s
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x1B);
  Wire.write(0x08);
  Wire.endTransmission();
  old_time = micros();
}

void loop() {
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x3B);
  Wire.endTransmission();
  Wire.requestFrom(0x68, 14);
  while (Wire.available() < 14);
  axRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  ayRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  azRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  temperature = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  gxRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  gyRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  gzRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();

  /*Serial.print(axRaw/4096.0); Serial.print(",");
  Serial.print(ayRaw/4096.0); Serial.print(",");
  Serial.print(azRaw/4096.0); Serial.print(",");
  Serial.print(gxRaw/131.0); Serial.print(",");
  Serial.print(gyRaw/131.0); Serial.print(",");
  Serial.println(gzRaw/131.0);*/
  ComplementaryFilter(axRaw,ayRaw,azRaw,gyRaw,gzRaw);
  Serial.println(pitch);
  delay(2);
}

lunedì 18 marzo 2019

Filtro Madgwick con MPU6050 ed Arduino

Un test del filtro di Madgwick , un possibile sostituto per il filtro Kalman su processori meno potenti

La libreria per Arduino si trova a questo link

Da notare prima di tutte che :

1) la finestra di campionamento del filtro in Madgwick.begin aumenta o diminuisce la velocita' di convergenza dei dati

2) i dati devono essere inseriti nel filtro con le corrette unita' fisiche (m/sec2 e deg/sec) e non con i dati raw in uscita dal sensore

3) la libreria permette di inserire anche i dati di un sensore magnetico (che non e' pero' presente nella 6050)

Una prova veloce con il filtro Madgwick e MPU statica

Nr campioni : 73071
Media : 9.82
Range : 0.56
Std : 0.04
Varianza : 0.001
Skewness : -0.01

Nelle stesse condizioni ma con filtro Kalman

Nr campioni : 16568
Media : 9.84
Range : 0.44
Std : 0.04
Varianza : 0.001
Skewness : 0.05


Aggiornamento : per calcolare il valore della Temperatura in gradi Celsius si usa la formula

T = (lettura/340.0)+36.53

--------------------------------------------------------------------------------------------
#include  <MadgwickAHRS.h> 
#include <Wire.h>

int16_t axRaw, ayRaw, azRaw, gxRaw, gyRaw, gzRaw, temperature;


Madgwick  MadgwickFilter;

void setup() {
Serial.begin(115200);
  //Inizio configurazione clock interno 
  
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x6B);
  Wire.write(0x00);
  Wire.endTransmission();
  
  // Inizializzazione Accelerometro intervallo di 8g Fattore di scala 4096
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x1C);
  Wire.write(0x10);
  Wire.endTransmission();
  
  // Inizializzazione Gyro Intervallo di 500 deg/sec LSB (fattore di scala) 65.5 deg/s
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x1B);
  Wire.write(0x08);
  Wire.endTransmission();

  // Inizializzazione LPF (Filtro passa basso) 43 Hz
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x1A);
  Wire.write(0x03);
  Wire.endTransmission();
  
  MadgwickFilter.begin(100);  // 100 Hz

}

void loop() {
  Wire.beginTransmission(0x68);
  Wire.write(0x3B);
  Wire.endTransmission();
  Wire.requestFrom(0x68, 14);
  while (Wire.available() < 14);
  axRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  ayRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  azRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  temperature = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  gxRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  gyRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  gzRaw = Wire.read() << 8 | Wire.read();

  /*Serial.print(axRaw/4096.0); Serial.print(",");
  Serial.print(ayRaw/4096.0); Serial.print(",");
  Serial.print(azRaw/4096.0); Serial.print(",");
  Serial.print(gxRaw/65.5); Serial.print(",");
  Serial.print(gyRaw/65.5); Serial.print(",");
  Serial.println(gzRaw/65.5);*/
  MadgwickFilter.updateIMU(gxRaw/65.5,gyRaw/65.5,gzRaw/65.5,axRaw/4096.0,ayRaw/4096.0,azRaw/4096.0) ;
  Serial.println(MadgwickFilter.getRoll());
  //ROLL  = MadgwickFilter.getRoll();
  //PITCH = MadgwickFilter.getPitch();
  //YAW   = MadgwickFilter.getYaw();
  delay(2);
}

martedì 12 marzo 2019

MPU 6050 con filtro Kalman ed Arduino Uno

Ho trovato questa comoda libreria per interfacciare MPU6050 (un accelerometro-giroscopio triassiale) con Arduino e processare i dati con il filtro di Kalman in tempo reale

(Per un articolo di data fusion sui dati di accelerometro e giroscopio si puo' andare a questo link applicato ai filtri Kalman)


La connesione tra MPU 6050 (anche chiamato GY 521) avviene sul canale I2C. E' quindi collegare Vcc a 3,3V, GND e SDA su pin Arduino A4 ed SCL su pin Arduino A5



Ho acquisito un po' di misure e le ho poi processate con Octave. Si vede chiaramente che il valore medio dell'angolo di roll e' comparabile tra le misure con e senza filtro di Kalman...il dato che varia in modo sensibile e' la standard deviation (le misure sono state effettuate a sensore fermo e spengendo e riaccendendo il sensore per evitare un eventuale drift del giroscopio)

Le misure sono angoli di roll espressi in gradi decimali

Set senza filtro Kalman
Nr misure : 7572
Media : -6.76
Range : 2.15
Stdev : 0.2
Varianza : 0.041
Skewness : 0.054



Set 1 con fil tro Kalman
Nr misure : 28013
Media : -6.71
Range : 0.46
Stdev : 0.05
Varianza : 0.003
Skewness : -0.051


Set 2 con fil tro Kalman
Nr misure  : 11844
Media : -6.71
Range : 0.46
Stdev : 0.05
Varianza : 0.003
Skewness : -0.12



Set 3 con fil tro Kalman
Nr misure : 5545
Media : -6.76
Range : 0.35
Stdev : 0.05
Varianza : 0.0025
Skewness : 0.14



Geologi

  E so anche espatriare senza praticamente toccare strada asfaltata