传感器

作者 | 网络大数据 来源 | raincent_com 随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。 物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。 物联网大数据如何应用 首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。 实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时操作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。 数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。 流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。 ▲交通管理 ：跟踪不同日期和时间的交通负荷

前言 在写这篇文章的时候，谷歌刚刚发布了Android Wear ，摩托罗拉也发布了 Moto 360 智能手表。Android Wear 的API还是相当 基本的 ，是很好的文档材料 ，而且还会不断的更新 ， 所以我不打算 写一个关于他们的 教程 （ 至少现在还没有 ）。 有趣的是 Moto 360 支持 Android 4.3及之后的版本。 这明显是Bluetooth LE只有在Android 4.3及以后才被支持的原因，这也意味着 Moto 360 支持Bluetooth LE。Bluetooth LE 将 不仅是可穿戴技术的核心技术，而且也是许多物联网设备的核心技术。 在这个系列博客中 我们将了解 Bluetooth LE 在 Android 上的使用 。 Bluetooth 与 Bluetooth LE简介 蓝牙自20世纪90年中后期就已经出现，并已成为短距离设备的对等网络的标准。一个缺点是它需要消耗一点电量，这在移动设备上是一 个问题，而且在电池更小的可穿戴设备中需要消耗更多电。另一个缺点是两个蓝牙设备必须配对才可以相互通信。虽然配对过程只需要执行一次，但对用户来说这是一个痛苦的经历。 Bluetooth Low Energy(低功耗蓝牙)，缩写为Bluetooth LE，或BLE，作为蓝牙4.0 (有时称为蓝牙智能)规范的一部分，并针对上述的这些具体问题而被引入

　　云计算和物联网如何协同工作？ 　　云计算和物联网通常结合在一起，但这两者究竟是如何相互作用?虽然物联网连接可以在没有云的情况下存在，但可以肯定的是，云计算使许多物联网设备能够以更高的功率和效率运行。为了充分了解物联网中的云计算，让我们从云计算的发展历史开始，并探索它如何影响物联网部署。 　　云计算的演变 　　在计算的早期，企业购买大型机的使用时间(也叫机时)，因为购买和维护大型机的费用非常昂贵。到了20世纪90年代，由于微型机及个人电脑的出现，企业开始放弃原来的租赁方式，而逐渐采用本地服务器/客户端方式。如今，随着虚拟机技术的出现，以及公司收集和存储大量数据，他们开始再次转向云中的异地解决方案。 　　云基础设施是大量连网服务器的集合，为企业提供了一种经济高效的信息存储方式。它还为企业提供了运行复杂数据分析和其他程序的计算能力，而无需投资昂贵的硬件。如今，最大的云服务提供商是谷歌、微软和亚马逊等科技巨头。他们通常提供与预算限制很好匹配的按需付费模式，并允许企业根据需要扩展其使用范围。云还支持软件即服务(saas)，即购买软件订阅的能力。软件不会被下载，而是保留在远程服务器上，用户通过在线门户访问和操作它。 　　云和物联网：完美匹配 　　在典型的物联网部署中，许多物联网传感器(几十个、数百个或数千个)收集数据并将其发送到中心位置进行分析。在许多情况下，这个中心位置就是云。 　

简介： icm20948由两个裸片（die）构成，QFN封装（3x3x1mm 24PIN）。一个die集成3轴陀螺仪，3轴加速计和一个DMP，另一个die集成旭化成的AK09913的3轴磁力计。它支持以下功能： 1.512字节的FIFO（FIFO的大小根据DMP功能集而定） 2.运行时校准功能 3.增强的FSYNC功能，可改善类似EIS（视频防抖）应用的时序 陀螺仪可编程量程范围：±250dps ±500dps ±1000dps ±2000dps 加速计可编程量程范围：±2g ±4g ±8g ±16g 这两个传感器的灵敏度初始化（工厂校准）降低了产线的校准要求。 其他关键功能，片上16位ADC，可编程数字滤波器，内嵌的温度传感器以及可编程中断。设备功能接口有I2C和SPI，VDD操作电压范围1.71V到3.6V以及一个独立的数字IO供电，VDDIO从1.71V到1.95V。 与设备上的寄存器进行通信是通过I2C（高达100KHZ-标准或400KHZ-快速），或者高达7MHZ的SPI。 应用场景： 1.智能手机和平板 2.可穿戴传感器 3.IoT场景 4.无人机 功能： 1.陀螺仪： ① 输出X，Y和Z轴方向的角速度，可编程范围±250dps ±500dps ±1000dps ±2000dps以及集成的16位ADC ② 自定义的ODR；自定义的低通滤波 ③ 自检 ④输出数据率：

此驱动适合ICM206xx系列，基本上更改who_am_i寄存器和一些特殊功能寄存器就可以，这里以获取角速度与陀螺为例。 初始化调用两个函数： ICM20690_CHIP_INIT(); ICM20690_CHIP_startup(); //芯片,acc,gro,enable 获取normal模式下数据调用 ICM20690_GetACC(); ICM20690_GetGYRO(); #ifndef ICM20690_H_ #define ICM20690_H_ #include "include.h" #define ICM20690 1 #if ICM20690 /* Hardware registers needed by driver. */ struct sensor_reg_20690 { unsigned char who_am_i; unsigned char rate_div; unsigned char lpf; // unsigned char prod_id; unsigned char xg_offs_usr; unsigned char yg_offs_usr; unsigned char zg_offs_usr; unsigned char user_ctrl; unsigned char fifo_en; unsigned char gyro_cfg

最近要做一个物体移动报警的项目，刚好六轴传感器里面就有，选定型号为ICM20602，但是手边只有MPU6500，对比了下寄存器，这两个寄存器地址基本相同。 在MPU6500的手册里面有专门的移动操作指南如下图： 代码贴出来分享下： #ifndef MPU6500_H_ #define MPU6500_H_ #include "include.h" #define MPU6500 1 #if MPU6500 #define MPU6500_WHO_AM_I 0x70 /* Hardware registers needed by driver. */ struct pmu6500_sensor_reg { unsigned char who_am_i; unsigned char rate_div; unsigned char lpf; // unsigned char prod_id; unsigned char xg_offs_usr; unsigned char yg_offs_usr; unsigned char zg_offs_usr; unsigned char user_ctrl; unsigned char fifo_en; unsigned char gyro_cfg; unsigned char accel_cfg; unsigned char accel

高性能六轴MEMS运动跟踪装置 概述 ICM 20602是一个6轴运动跟踪装置，它结合了一个3轴陀螺仪，3轴加速度计，在一个小的3毫米×3毫米×0.75毫米（16引脚LGA）封装。 高性能规格 陀螺仪灵敏度误差：±1% 陀螺仪噪声：4 mdps/√Hz 加速度计噪声：100μg/√Hz 包括1kB FIFO以减少串行总线接口上的通信量，并通过允许系统处理器突发读取传感器数据并进入低功耗模式来降低功耗 支持EIS FSYNC CM-20602包含片上16位ADC、可编程数字滤波器、嵌入式温度传感器和可编程中断。该设备的工作电压范围低至1.71V。通信端口包括I2C和10MHz的高速SPI。 方框图 应用 智能手机和平板电脑 可穿戴传感器 物联网应用 基于运动的游戏控制器 互联网连接DTV和机顶盒、3D鼠标 特性 可编程FSR±250 dps，±500 dps，±1000 dps，±2000 dps的三轴陀螺仪 可编程FSR±2g，±4G，±8g，±16g的三轴加速度计 用户可编程中断 应用处理器低功耗运行的唤醒运动中断 1kB FIFO缓冲区使应用程序处理器能够突发式读取数据 片上16位ADC和可编程滤波器 主机接口：10 MHz SPI或400 kHz快速模式I2C 数字输出温度传感器 VDD工作范围1.71V至3.45V 在晶圆级密封和粘合MEMS结构 符合RoHS和绿色标准

一个算法并不是能适用于任何场景，在使用线性卡尔曼滤波器前，它有两个假设限定了它的应用场景，即： 系统是线性的 系统和测量噪声是高斯白噪声 什么是高斯白噪声？即噪声满足正态分布，表述如下： 高斯白噪声在时间尺度上是互不相关的，即上一时刻的噪声状态并不能决定下一时刻的噪声状态； 噪声在所有频率上具有相等的功率，即功率谱密度服从均匀分布； 4. 分析过程 4.1 基本方程 先直接扔出卡尔曼滤波的经典5个方程（来自于参考文献）： 预测（估计）状态方程 更新方程 以上5个方程以矩阵运算形式代表了线性卡尔曼滤波算法的一般形式（不同文献的数学表达方式略有不同）。第一眼看到这几个方程里面的F、K、H之类的变量以及符号肯定是蒙圈的，即使了解了符号代表的意义，在实际过程中怎么使用可能也不是很清楚。 ### 4.2 方程的解释 【注：此节不会完整的再验算一次推导过程，因为篇幅有限，我只能根据我的理解，解释捋清推导过程的一个基本脉络，并解释参考文献中稍微有点绕的地方】 上述算法的一般方程来自于参考文献3，文中以获取机器人的位置和速度这两个变量为例，推导出了（二维）矩阵形式的一般方程，所以结合案例，总结一下方程中各变量符合所代表的意义。 #### 4.2.1 预测（估计）状态方程 【注：以下表述中“预测”和“估计”表示一个意思】 预测状态方程是依据被测对象的数据模型建立的，如例子中所示

3 .USBCNC MK2雕刻不平功能（ MK1无此功能） 在CNC USB控制器软件中使用“ WARP”功能 *** 当在弯曲，弯曲或不平坦的表面上应用生成的刀具路径时，将使用“变形”功能。 此功能对铣削自己的PCB的用户有很大帮助。由于PCB铣削过程本身非常精细和精确（两个焊盘之间的距离只能为xx mils），因此，PCB表面高度不规则最小已经可以产生不良结果。 铣削的精度以及垫之间的距离取决于所使用的铣削工具。在许多情况下，使用圆锥形或D位工具。因此，在整个铣削过程中，铣削深度恒定是非常重要的。 “翘曲”过程中最重要的步骤是我们如何测量表面。如果是非导电材料，我们可以使用接触式探针来测量材料的表面。 在进行PCB铣削的情况下，工件材料本身已经导电，我们只需要将PCB板连接到控制器的“传感器”输入，工具本身就可以用作探针。 本教程将向您展示无论使用导电还是非导电工件材料，如何测量工件表面上的表面高度点。 导电材料（PCB）的“翘曲”分步指南： 步骤1： 将您的工件材料（在以后的文字“铜板”中）放到机器台上。正确安装它，以免日后避免任何不便，例如振动，错位等。还要确保铜板没有与机床工作台接触。 第2步： 由于铜板本身是导电的，因此它可以用作传感器。您可以在其上焊接导线，也可以仅使用安装螺钉将连接导线连接到工件上。 现在，将铜板连接到控制器的“传感器”输入。 Mk2 /

随着科学技术的不断发展，人类运用机械学、计算机、生物学、电力学等技术研究出了机器人。现在的大部分机器人，虽然具备一定程度的人工智能，却仍然不能摆脱固定行为模式，以及无法自主学习来达到与时俱进的目的。而未来研究的机器人将以更高程度的人工智能为核心，是具有感知、思维和行动的智能机器人，它可以获取、处理和识别多种信息，自主完成较复杂的操作任务。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）与机器人（Robot，简称RB） 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。 机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。Robot，原意是用人手制造的工人。该词源于捷克作家卡列尔·查培于1920年创作的一部名叫《洛桑万能机器人公司》的幻想剧中。 目前机器人的现状及应用 随着机器人技术的发展，机器人智能程度不断提高，机器人在应用的方面越来越重要而且广泛。仿人机器人 模仿人的形态和行为而设计制造的机器人。仿人型机器人集机、电、材料、计算机、传感器、控制技术等多门学科于一体