[发明专利]一种MEMS传感器的数据处理方法有效
| 申请号： | 201910714541.3 | 申请日： | 2019-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN110567483B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 马露杰;赵伟;钟世彬 | 申请（专利权）人： | 杭州神驹科技有限公司 |
| 主分类号： | G01C23/00 | 分类号： | G01C23/00;G06F17/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 311200 浙江省杭州市萧山区萧山*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种MEMS传感器的数据处理方法，包括以下步骤：1）初始化时，将k次的六轴数据作为测量值存入存储区；2）计算第k次与第k‑1、k‑2...2、1次数据的差的平均值，以及卡尔曼系数的过程噪声协方差值和测量噪声协方差的值；3）假定第k次数据的预测值等于第k‑1次数据的估计值，将预测值代入卡尔曼滤波算法，得到第k次的数据估计值，以及卡尔曼状态矩阵和增益矩阵；4）用步骤3得到的数据估计值，通过卡尔曼算法计算第k次的角度估计值；5）传感器采集第k+1次的数据后，重复进行步骤2‑4。本发明动态调节卡尔曼滤波预测参数，数据准确、实时性高、波动小，避免了车轮在转向时左右轮产生拖滑现象，保障了汽车转向的稳定性，提升了用户的体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 mems 传感器 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种MEMS传感器的数据处理方法，所述的数据为六轴数据，包括角速度数据和加速度数据，所述的角速度数据包括X、Y、Z三个方向的角速度，所述的加速度数据包括X、Y、Z三个方向的加速度，其特征在于，所述的数据处理方法包括以下步骤：/n步骤1：初始化时，将MEMS传感器采集的k(k≥1)次的六轴数据作为测量值存入存储区；/n步骤2：计算第k次数据与第k-1、k-2....2、1次数据的差的平均值，并计算卡尔曼系数的过程噪声协方差值(Q)和测量噪声协方差的值(R)；/n步骤3：假定第k次数据的预测值等于第k-1次数据的估计值，将所述的预测值代入卡尔曼滤波算法，得到第k次的MEMS传感器的数据估计值，以及卡尔曼状态矩阵和增益矩阵；/n步骤4：用步骤3得到的数据估计值，通过卡尔曼算法计算第k次的角度估计值；/n步骤5：传感器采集第k+1次的数据后，重复进行步骤2-4；/n所述步骤1至步骤5中的数据处理方法针对六轴数据的六个数据变量分别计算。/n
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