概述
LSM6DSV16X 特性涉及到的是一种低功耗的传感器融合算法（Sensor Fusion Low Power, SFLP）.
低功耗传感器融合（SFLP）算法：
该算法旨在以节能的方式结合加速度计和陀螺仪的数据。传感器融合算法通过结合不同传感器的优势，提供更准确、可靠的数据。
6轴游戏旋转向量：
SFLP算法能够生成游戏旋转向量。这种向量是一种表示设备在空间中方向的数据，特别适用于游戏和增强现实应用，这些应用中理解设备的方向和运动非常关键。
四元数表示法：
旋转向量以四元数的形式表示。四元数是一种编码3D旋转的方法，它避免了欧拉角等其他表示法的一些限制（如万向节锁）。一个四元数有四个分量（X, Y, Z 和 W），其中 X, Y, Z 代表向量部分，W 代表标量部分。
FIFO存储：
四元数的 X, Y, Z 分量存储在 LSM6DSV16X 的 FIFO（先进先出）缓冲区中。FIFO 缓冲区是一种数据存储方式，允许临时存储传感器数据。这对于有效管理数据流非常有用，特别是在数据处理可能不如数据收集那么快的系统中。
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图片包含了关于 LSM6DSV16X 传感器的低功耗传感器融合（Sensor Fusion Low Power, SFLP）功能的说明。这里是对图片内容的解释：
SFLP 功能：
- SFLP 单元用于生成基于加速度计和陀螺仪数据处理的以下数据：
- 游戏旋转向量：以四元数形式表示设备的姿态。
- 重力向量：提供一个三维向量，表示重力方向。
- 陀螺仪偏差：提供一个三维向量，表示陀螺仪的偏差。
激活与重置： - 通过在 EMB_FUNC_EN_A（04h）嵌入式功能寄存器中设置 SFLP_GAME_EN 位为 1 来激活 SFLP 单元。
- 通过在 EMB_FUNC_INIT_A（66h）嵌入式功能寄存器中设置 SFLP_GAME_INIT 位为 1 来重置 SFLP 单元。
性能参数表：
表格展示了 SFLP 功能在不同情况下的性能，包括静态精度、低动态精度和高动态精度，以及校准时间和方向稳定时间。这些参数反映了传感器在不同运动状态下的精确度和响应速度。
视频教学
https://www.bilibili.com/video/BV1Jw41187c5/
陀螺仪LSM6DSV16X与AI集成(3)----读取融合算法输出的四元数
样品申请
https://www.wjx.top/vm/OhcKxJk.aspx#
完整代码下载
https://download.csdn.net/download/qq_24312945/88613104
使用demo板
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生成STM32CUBEMX
用STM32CUBEMX生成例程，这里使用MCU为STM32WB55RG。
配置时钟树，配置时钟为32M。
串口配置
查看原理图，PB6和PB7设置为开发板的串口。
配置串口。
IIC配置
配置IIC为快速模式，速度为400k。
CS和SA0设置
串口重定向
打开魔术棒，勾选MicroLIB
在main.c中，添加头文件，若不添加会出现 identifier “FILE” is undefined报错。
/* USER CODE BEGIN Includes */
#include "stdio.h"
/* USER CODE END Includes */
函数声明和串口重定向：
/* USER CODE BEGIN PFP */
int fputc(int ch, FILE *f){
HAL_UART_Transmit(&huart1 , (uint8_t *)&ch, 1, 0xFFFF);
return ch;
}
/* USER CODE END PFP */
参考程序
https://github.com/stm32duino/LSM6DSV16X/blob/main/examples/LSM6DSV16X_Sensor_Fusion/LSM6DSV16X_Sensor_Fusion.ino
初始化SFLP步骤
启用 LSM6DSV16X 传感器中的旋转向量低功耗传感器融合（Rotation Vector SFLP）功能的步骤。旋转向量是一个四元数，它提供了一个精确的设备姿态估计。这通常用于游戏控制、增强现实和虚拟现实等应用。下面是函数各部分的作用：
- 函数定义：LSM6DSV16XSensor_Enable_Rotation_Vector 旨在启用旋转向量功能，并返回操作的结果。如果成功，返回 0；如果出现错误，则返回错误代码。
- 设置满量程：函数首先设置加速度计和陀螺仪的满量程，这是传感器能够测量的最大范围。这里分别设置为 4g 和 2000 度每秒（dps）。
- 获取 FIFO SFLP 设置：然后，它读取当前的 FIFO SFLP（传感器融合低功耗）配置。
- 启用旋转向量 SFLP 特性：通过将 fifo_sflp.game_rotation 设为 1 来启用游戏旋转向量功能。
- 设置 FIFO 模式：将 FIFO 设置为流模式（也称为连续模式），在此模式下，数据持续地流入 FIFO，如果 FIFO 满了，新数据会覆盖旧数据。
- 设置数据输出率：为加速度计和陀螺仪以及 SFLP 设置数据输出率（ODR），在这里都设置为每秒 120 次采样（120Hz）。
- 启用 SFLP 低功耗模式：最后，启用 SFLP 游戏旋转向量特性，确保以低功耗模式运行。
初始化SFLP
开启嵌入式函数访问需要向 FUNC_CFG_ACCESS (01h)的EMB_FUNC_REG_ACCESS写入1进行开启。
/**
* @brief Change memory bank.[set]
*
* @param ctx read / write interface definitions
* @param val MAIN_MEM_BANK, EMBED_FUNC_MEM_BANK,
* @retval interface status (MANDATORY: return 0 -> no Error)
*
*/
int32_t lsm6dsv16x_mem_bank_set(stmdev_ctx_t *ctx, lsm6dsv16x_mem_bank_t val)
{
lsm6dsv16x_func_cfg_access_t func_cfg_access;
int32_t ret;
ret = lsm6dsv16x_read_reg(ctx, LSM6DSV16X_FUNC_CFG_ACCESS, (uint8_t *)&func_cfg_access, 1);
if (ret != 0) { return ret; }
func_cfg_access.shub_reg_access = ((uint8_t)val & 0x02U) >> 1;
func_cfg_access.emb_func_reg_access = (uint8_t)val & 0x01U;
ret = lsm6dsv16x_write_reg(ctx, LSM6DSV16X_FUNC_CFG_ACCESS, (uint8_t *)&func_cfg_access, 1);
return ret;
}
SFLP_GAME_FIFO_EN 是 LSM6DSV16X 传感器中 EMB_FUNC_FIFO_EN_A（44h）寄存器的一个设置位。这个特定的位用于控制是否启用将 SFLP（Sensor Fusion Low Power）算法计算出的游戏旋转向量（四元数）值存储到 FIFO（先进先出）缓冲区中的功能。当这个位被设置为 1 时，启用了这个功能，使得算法计算出的游戏旋转向量可以批量存储到 FIFO 缓冲区中。默认值为 0，表示该功能默认是禁用的。
LSM6DSV16X 传感器的 FIFO_CTRL4 (0Ah) 寄存器配置信息。这个寄存器控制着 FIFO（先进先出）缓冲区的各种操作和数据批处理（batching）的设置。
连续模式，如果 FIFO 已满，新采集的样本会覆盖旧样本。
在AN5763手册中，也说明了融合数据会输出在FIFO中，同时有如下的输出速率，我们可以配置默认的速率。
最后对EMB_FUNC_EN_A (04h) 寄存器的SFLP_GAME_EN设置为1。
读取四元数数据
FIFO_STATUS1（1Bh）和 FIFO_STATUS2（1Ch）寄存器中的 DIFF_FIFO [8:0] 字段包含在 FIFO 中收集的字（1 字节标签 + 6 字节数据）的数量。
/* Read watermark flag */
status=lsm6dsv16x_fifo_status_get(&dev_ctx, &fifo_status);
// Check the number of samples inside FIFO
if (status != LSM6DSV16X_OK) {
printf("LSM6DSV16X Sensor failed to get number of samples inside FIFO");
while (1);
}
fifo_samples = fifo_status.fifo_level;
之后需要通过FIFO_DATA_OUT_TAG (78h)判断是什么数据准备好，当为SFLP game rotation vector(0X13)时候，为四元数准备完毕。
之后读取FIFO_DATA_OUT_X_L (79h)到FIFO_DATA_OUT_Z_H (7Eh)共6个字节数据，进行四元数读取。
最后转换为姿态角。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-779297.html
/* Infinite loop */
/* USER CODE BEGIN WHILE */
while (1)
{
uint16_t fifo_samples;
lsm6dsv16x_fifo_out_raw_t f_data;
/* Read watermark flag */
status=lsm6dsv16x_fifo_status_get(&dev_ctx, &fifo_status);
// Check the number of samples inside FIFO
if (status != LSM6DSV16X_OK) {
printf("LSM6DSV16X Sensor failed to get number of samples inside FIFO");
while (1);
}
fifo_samples = fifo_status.fifo_level;
// Read the FIFO if there is one stored sample
if (fifo_samples > 0) {
for (int i = 0; i < fifo_samples; i++) {
lsm6dsv16x_fifo_out_raw_get(&dev_ctx,&f_data);
if(f_data.tag==LSM6DSV16X_SFLP_GAME_ROTATION_VECTOR_TAG){
LSM6DSV16XSensor_FIFO_Get_Rotation_Vector(&dev_ctx,&quaternions[0]);
// Print Quaternion data
// printf("Quaternion: %.4lf,%.4lf,%.4lf,%.4lf\n",quaternions[3],quaternions[0],quaternions[1],quaternions[2]);
q0=quaternions[3];
q1=quaternions[0];
q2=quaternions[1];
q3=quaternions[2];
Pitch = asin(2 * q2 * q3 + 2 * q0* q1)* 57.3; // pitch ,转换为度数
Roll = atan2(-2 * q1 * q3 + 2 * q0 * q2, q0*q0-q1*q1-q2*q2+q3*q3)* 57.3; // rollv
Yaw = atan2(2*(q1*q2 - q0*q3),q0*q0-q1*q1+q2*q2-q3*q3) * 57.3; //偏移太大，
Roll=Roll*100;
Pitch=Pitch*100;
Yaw=Yaw*100;
data_angular_rate_raw[8]=(int16_t)Roll>>8;//roll
data_angular_rate_raw[7]=(int16_t)Roll;
data_angular_rate_raw[10]=(int16_t)Pitch>>8;//pitch
data_angular_rate_raw[9]=(int16_t)Pitch;
data_angular_rate_raw[12]=(int16_t)Yaw>>8;//yaw
data_angular_rate_raw[11]=(int16_t)Yaw;
sumcheck = 0;
addcheck = 0;
for(uint16_t i=0; i < 14; i++)
{
sumcheck += data_angular_rate_raw[i]; //从帧头开始，对每一字节进行求和，直到 DATA 区结束
addcheck += sumcheck; //每一字节的求和操作，进行一次 sumcheck 的累加
}
data_angular_rate_raw[14]=sumcheck;
data_angular_rate_raw[15]=addcheck;
HAL_UART_Transmit(&huart1 , (uint8_t *)&data_angular_rate_raw, 16, 0xFFFF);
// printf("Roll=%.2f,Pitch=%.2f,Yaw=%.2f\n",Roll,Pitch,Yaw);
}
}
}
HAL_Delay(10);
/* USER CODE END WHILE */
/* USER CODE BEGIN 3 */
}
/* USER CODE END 3 */
演示
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-779297.html
到了这里，关于陀螺仪LSM6DSV16X与AI集成(3)----读取融合算法输出的四元数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
