常见的微型运动传感器如何进行控制？这篇文章讲透了

就在过去两年中，运动传感技术已经开始遍地开花——视频控制台、智能手机、电视遥控器和个人训练设备——就在我们给手机照片打上地理标签、玩视频游戏以及通过电视机和有线电视机顶盒进行频道冲浪之时。这些东西知道我们身处何方、我们的目标是什么、我们向哪里移动——上、下、四周和侧面。使这些成为可能的是大量更小、更便宜和更快的新型传感器。在经过最佳集成后，它们能通过空间和时间精确地跟踪我们的运动。这些传感器套件(加速度计、陀螺仪和磁力传感器)在跟踪运动方面具有令人吃惊的能力，特别是与如今无所不在的GPS结合在一起之后。

但这些微型传感器的潜力仍未被充分发掘，这里两个简单的原因。首先，提取出它们的数据并将这些数据整合成精确可靠的指向和跟踪信息是一种比大多数人想象的更具挑战性的算法操作，经常需要耗费大量人力时间。其次，在硬件和应用工程师之间有一个普遍(但错误)的假设，即大多数传感器提供相似的性能水平，因此通常来自传感器的数据不能满足他们的应用需求。

一般集成进消费产品的运动检测传感器包括3轴陀螺仪、3轴加速度计和3轴地磁传感器。在运动跟踪和绝对方向方面每种传感器都有自己固有的强项和弱点。最近，传感器“融合”正在进入广大消费产品，成为一种克服单种传感器弱点的有效方法。传感器融合是一种复杂的软件，它将来自各种传感器的输入组合在一起，产生一个更加精确的运动检测结果。这种软件通常包含复杂的算法，如果正确实现的话可以综合考虑几百个变量。

3轴加速度传感器

加速度计通过测量给定直线轴向的弹簧上的力来检测直线加速度和重力矢量。加速度计是第一种出现在大批量应用中的MEMS传感器，可以用来实现汽车中的气囊部署、照相机中的图像防抖和笔记本中的自由落体检测等功能。任天堂的Wii游戏机是第一种引入加速度计作为用户输入设备的主要消费产品，可以提供手势识别、基本的运动跟踪和控制器定位等功能。现在基于许多理由，加速度计已经在智能手机和平板电脑中十分普及，包括检测设备朝向、将屏幕从竖屏调整到横屏然后再调整回来等功能。

加速度计在运动跟踪方面有两个主要的缺点，即：

● 加速度计不能建立绝对或相对的航向。当安装在一个固定的设备中时，3轴加速度计可以测量单个加速度轴上的加速度。如图1所示，当处于固定状态时，可以根据垂直重力加速度矢量计算出滚动和倾斜角度。然而，航向是围绕Z轴得到的，无法从重力矢量计算出航向。因此，加速度计不能提供航向。

图1：重力矢量和围绕轴的航向、倾斜和滚动。

● 加速度计对运动太过敏感，极易导致手的抖动。在短时间内这是非常令人恼火的，因为它意味着光标或屏幕渲染的目标也会抖动。几分钟以上的抖动将导致显著的累积方向或位置误差，特别是当加速度计的噪声与抖动在相同数量级时。目前广泛使用的低成本消费级加速度计的噪声要比价格更高、体积更大、功耗更高的工业级加速度计大得多，如图2所示。

图2：消费级和工业级加速度计噪声。

3轴陀螺仪传感器

陀螺仪(也称为回转仪或角速度传感器)可以测量围绕轴的旋转角速度，并通过推导得到围绕轴的旋转角度。从20世纪早期推出以来，陀螺仪已经从巨大的铜制台式模型缩小到今天的低成本低功耗小型MEMS芯片，可以安装在指甲盖下方。消费级陀螺仪于90年代中期最先集成进Gyration公司的Air Mouse，后来MEMS陀螺仪被广泛用于罗技的MX Air定点设备和LG的智能电视机遥控器等产品中。任天堂的Wii通过在Motion Plus控制器中增加陀螺仪进一步增强了游戏体验。陀螺仪还被添加进iPhone 3GS中，用于扩展游戏潜能，改进基于位置的服务(LBS)功能的可用性。

就跟加速度计一样，陀螺仪也有不足：

● 陀螺仪不能提供绝对基准。因为这个原因，它们通常与加速度计一起使用，由加速度计提供向“下”的绝对基准，从而也为倾斜和滚动读数提供绝对基准。陀螺仪经常还要与地磁传感器一起使用，由后者提供航向的绝对基准。

● 陀螺仪的零偏或零偏移会随时间漂移。如果不及时校正，将成为系统误差的一个主要来源。例如，即使系统实际处于停止状态，陀螺仪输出也会报告系统在移动。作为参考，错误零偏读数为0.07°，对消费级陀螺仪来说这是分辨率极限，在30秒后将导致2.1°的误差。图3显示了在8分钟周期内典型的未校正零偏变化，而图4显示了这种误差是如何转变成航向的。

图3：陀螺仪随时间的偏移变化。

图4：由于陀螺仪零偏变化引起的航向误差。

3轴地磁传感器

地磁传感器用于测量地球的磁场，进而推导出航向。历史上曾用于罗盘的地磁传感器如今被大批量用于种类广泛的应用，包括汽车罗盘(在后视镜中)、手表、雷达探测器、传动轴和机器人。然而，真正广泛的采用起始于iPhone 3GS，它是美国首款包含罗盘并得到广泛普及的智能手机。

● 磁力传感器的主要问题是它们测量所有磁场，不仅是地球磁场。例如，像电池或含铁元件等系统元件将干扰传感器附近的磁场。这些被认为是系统内的固定干扰，可以通过校准进行补偿。

● 更大的问题是改变局部磁场会临时性地干扰航向信息。桌椅上的金属部件、开过的汽车、附近的其它手机和电脑、窗框、建筑物内的雷达等物件都会干扰读数。补偿这些磁场和其它瞬时地磁异常要求开发出复杂的算法，以便有效地将地球的磁场与其它临时性“侵入”磁场区分开来。

传感器融合——将传感器转变为运动跟踪

如前所述，加速度计、陀螺仪和地磁传感器每个都有各自的优缺点。下表1总结了每种传感器在运动跟踪方面的主要优势和问题。

正如表1总结的那样，一种传感器的优势常常是另一种传感器的问题，反之亦然。通过智能地“融合”它们的输出，依靠一个输出调整或代替另一个的结果，我们可以创建出一个9轴的运动跟踪系统，其性能将远好于这些器件的简单累加。

表1：传感器优势和问题总结。

今天，9轴“传感器融合”系统刚刚开始普及。陀螺仪被确立为这些融合系统的主力，因为它具有良好的短期跟踪精度、快速的响应和更新速率以及对非重力加速度的免疫。陀螺仪的问题——1)没有绝对基准2)由于零偏漂移而具有严重的航向漂移——可以通过联合运用加速度计和地磁传感器一起解决。地磁传感器和加速度计可以给陀螺仪提供航向、倾斜和滚动用的长期绝对基准。

但运动跟踪的最终精度直接取决于来自各个传感器的原始输入有多好。正如我们将要看到的那样，并不是所有地磁传感器都提供相同的结果。

在今天的消费电子产品中使用最广泛的地磁传感器是霍尔效应传感器。这种传感器主导消费市场的原因是体积小、价格低并且节省功耗。但这种传感器同样有噪声，很容易受其它磁场干扰，这些问题如果不校正将限制其向陀螺仪提供正确航向数据的能力。然而，如果能够接受稍大尺寸的永磁感应式地磁传感器，就可以在不牺牲成本或功耗的情况下获得显著改进的噪声与分辨率性能。表2显示了霍尔效应和永磁感应传感器的规格。注意，永磁感应传感器可以提供明显更低的噪声和更高的分辨率。

表2：霍尔效应和永磁感应传感器规格。

下图显示了地磁传感器在磁场强度为2.4mT数量级的固定位置旋转时输出的磁场读数。在图5中，传感器旋转了整整360°，而在图6中，传感器从0°旋转到90°。这两张图都绘出了霍尔效应传感器、永磁感应传感器和理想传感器的试验数据。

图5：当传感器旋转360°时的磁场读数。

从图中可以看出，霍尔效应传感器的噪声要比永磁感应传感器大得多。这与器件参数规格一致，因为霍尔效应传感器的噪声指标为500nT，而永磁感应传感器噪声指标要低一个数量级，只有30nT。如图6所示，对霍尔效应传感器来说，可以在多个方向观察到2mT的磁场读数，而2mT的读数可以代表从5°到60°的任何航向。虽然超采样可以减少这种不确定性，但这种非常明显的传感器噪声差异确实会导致很大的测量不确定性。这种噪声差异和相关测量的不确定性将显著影响9轴传感器融合算法的性能表现。

图6：传感器旋转90°时的磁场读数。

前面的图3给出了随时间变化的陀螺仪零偏，它代表了长期航向漂移的根本原因。在9轴传感器融合系统中，加速度计和磁力传感器建立了一个长期的基准用于校正零偏变化。但磁力传感器读数中的噪声以及磁力传感器类型对零偏校正的效果有显著的影响。图7再次显示了随时间改变的零偏变化，但这次画出了未校正的、用霍尔效应传感器校正的、用永磁感应传感器校正的和理想输出的图形。值得注意的是，所用的传感器融合算法对两种传感器来说是相同的。

图7：随时间改变的陀螺仪零偏，包括校正和未校正的情况。

从图7可以明显看出，使用永磁感应传感器的9轴传感器融合系统在尽量减小零偏变化方面做得比霍尔效应传感器要好。这种零偏漂移方面的改进直接得益于永磁感应传感器低一个数量级的噪声，因为霍尔效应传感器相对较高的噪声将在传感器融合算法中引入不确定性，进而减弱算法控制零偏的能力。

永磁感应传感器可以更好地控制零偏漂移的能力将显著改善随时间变化的航向性能，如图8所示。我们在这里可以看到，与未校正系统相比，使用霍尔效应传感器的传感器融合系统的长期性能在8分钟内减少航向误差的效果高出2倍。但使用永磁感应传感器的传感器融合系统与未校正系统相比可以减少航向误差一个数量级，比基于霍尔效应磁力传感器的系统好5倍。

图8：随时间改变的航向误差。

本文小结

随着使用永磁感应式地磁传感器代替霍尔效应传感器的9轴传感系统的广泛普及，精确定位移动所需的资源已经就位。首先要理解精度和准确度远高于目前的“移动接近”系统的运动跟踪世界可能性，然后才能明白这个世界中的增强现实将更具无限可行性、游戏玩起来更直观、基于位置的应用也将更具鲁棒性。