零知实验室发布新版ICM20948模块，可以非常方便的应用在零知各个系列开发板或其他类似MCU，它可以作为已经停产的MPU9250的替代品，下面演示它在零知ESP8266上的使用。
一、ICM20948深度解析：九轴传感器的核心威廉希尔官方网站
1.1 什么是IMU？
IMU（Inertial Measurement Unit）即惯性测量单元，是融合加速度计、陀螺仪和磁力计的核心传感器。ICM20948作为新一代九轴IMU，具备以下威廉希尔官方网站
特性：
| 参数
| 规格
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优势
| 加速度测量范围
| ±2g/±4g/±8g/±16g
| 16位ADC，0.98mg/LSB@±16g
| 陀螺仪量程
| ±250/±500/±1000/±2000 dps
| 0.0038°/s/LSB@±250dps
| 磁力计量程
| ±4900μT
| 16位分辨率，0.15μT/LSB
| 数据输出速率
| 最高1125Hz
| 支持SPI/I2C双接口
| 工作电压
| 1.71V-3.6V
| 超低功耗模式<5μA
|
1.2 硬件架构解析
芯片内部采用三层堆叠结构：
MEMS传感层：包含三轴加速度计和陀螺仪
ASIC处理层：集成数字运动处理器(DMP)
磁力计层：AK09916磁力计通过I2C从接口连接
1.3 九轴数据融合原理
姿态解算通过传感器融合算法实现：
姿态矩阵=加速度计校准✖陀螺仪积分✖磁力计补偿
典型算法对比：
算法
| 计算复杂度
| 精度
| 适用场景
| 互补滤波
| 低
| 一般
| 低速运动
| 卡尔曼滤波
| 高
| 高
| 动态环境
| Mahony
| 中等
| 较高
| 嵌入式系统
|
二、硬件系统搭建
2.1 物料清单
组件
| 型号
| 主控板
| 零知ESP8266
| 九轴传感器
| ICM20948
| 连接线
| 杜邦线
| | USB适配器
|
2.2 电路连接详解
零知ESP8266和ICM20948九轴加速度传感器的接线图：
三、软件系统开发
3.1 校准验证代码
- // 在setup()中添加的校准验证
- if(SerialDebug) {
- Serial.println("Post-Calibration Accel Bias (mg):");
- Serial.print(1000*myIMU.accelBias[0]);
- Serial.print(" ");
- Serial.print(1000*myIMU.accelBias[1]);
- Serial.print(" ");
- Serial.println(1000*myIMU.accelBias[2]);
- }
将加速度偏置转换为mg单位（1g=1000mg）
X/Y轴偏置应<50mg，Z轴接近0（理想值）
确保校准过程有效，避免硬件安装误差
3.2 动态零位补偿
- static int calibration_cnt = 0;
- if(calibration_cnt < 1000 && abs(myIMU.gx)<0.5 && abs(myIMU.gy)<0.5) {
- myIMU.accelBias[0] += myIMU.ax * 0.001;
- myIMU.accelBias[1] += myIMU.ay * 0.001;
- calibration_cnt++;
- }
前1000次采样持续修正加速度偏置
0.001为学习率系数，控制校准速度
实现动态自适应，消除温度漂移影响
3.3传感器数据预处理
1.加速度计处理
- myIMU.ax = (float)myIMU.accelCount[0] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[0];
- myIMU.ay = (float)myIMU.accelCount[1] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[1];
- myIMU.az = (float)myIMU.accelCount[2] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[2];
数据处理流程：
accelCount：原始ADC值
aRes：分辨率计算（例如±16g量程时为2048 LSB/g）
减去校准偏置消除零位误差
关键参数：
量程设置：建议初始化时配置为±8g
分辨率公式：aRes = 16.0 / 32768.0 (16位ADC)
2.陀螺仪处理
- myIMU.gx = (float)myIMU.gyroCount[0] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[0];
- myIMU.gy = (float)myIMU.gyroCount[1] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[1];
- myIMU.gz = (float)myIMU.gyroCount[2] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[2];
漂移控制：
典型偏置值应<1°/s
温度每升高1℃，零偏变化约0.01°/s
改进建议：添加温度补偿函数
3.磁力计数据融合
- float mx_raw = (float)myIMU.magCount[1] * myIMU.mRes; // X/Y交换
- float my_raw = (float)myIMU.magCount[0] * myIMU.mRes;
- float mz_raw = -(float)myIMU.magCount[2] * myIMU.mRes; // Z反转
- myIMU.mx = (mx_raw - myIMU.magBias[1]) * myIMU.magScale[1];
- myIMU.my = (my_raw - myIMU.magBias[0]) * myIMU.magScale[0];
- myIMU.mz = (mz_raw - myIMU.magBias[2]) * myIMU.magScale[2];
magBias：硬铁干扰补偿
magScale：软铁畸变校正
注意：校准数据需对应新坐标系
3.4姿态解算核心算法
1.Mahony滤波器调用
- MahonyQuaternionUpdate(
- myIMU.ay, // 加速度Y→X
- myIMU.ax, // 加速度X→Y
- -myIMU.az, // 加速度Z反转
- myIMU.gy * DEG_TO_RAD, // 陀螺Y→X
- myIMU.gx * DEG_TO_RAD, // 陀螺X→Y
- -myIMU.gz * DEG_TO_RAD,// 陀螺Z反转
- myIMU.mx,
- myIMU.my,
- myIMU.mz,
- myIMU.deltat
- );
2.欧拉角转换
- myIMU.yaw = atan2(2.0f * (*(getQ()+1) * *(getQ()+2) + *getQ()
- * *(getQ()+3)), *getQ() * *getQ() + *(getQ()+1)
- * *(getQ()+1) - *(getQ()+2) * *(getQ()+2) - *(getQ()+3)
- * *(getQ()+3));
- myIMU.pitch = -asin(2.0f * (*(getQ()+1) * *(getQ()+3) - *getQ()
- * *(getQ()+2)));
- myIMU.roll = atan2(2.0f * (*getQ() * *(getQ()+1) + *(getQ()+2)
- * *(getQ()+3)), *getQ() * *getQ() - *(getQ()+1)
- * *(getQ()+1) - *(getQ()+2) * *(getQ()+2) + *(getQ()+3)
- * *(getQ()+3));
- myIMU.pitch *= RAD_TO_DEG;
- myIMU.yaw *= RAD_TO_DEG;
- // Declination of SparkFun Electronics (40°05'26.6"N 105°11'05.9"W) is
- // 8° 30' E ± 0° 21' (or 8.5°) on 2016-07-19
- // - http://www.ngdc.noaa.gov/geomag-web/#declination
- myIMU.yaw -= 8.5;
- myIMU.roll *= RAD_TO_DEG;
3.5数据输出
串口协议设计
- //打印格式与processing端格式一致
- Serial.print("Or: ");
- Serial.print(myIMU.yaw, 2);
- Serial.print(" ");
-
- Serial.print(myIMU.pitch, 2);
- Serial.print(" ");
- Serial.print(myIMU.roll, 2);
- Serial.println(" ");
3.6Processing 3D可视化验证
将代码库文件安装包解压到C:UsersAdministratorDocumentsProcessinglibraries，然后在Processing中选择开发板对应的串口号,就可以看到我们的3D模型根据九轴的姿态进行变化啦：
- import processing.serial.*;
- // 传感器数据
- float roll, pitch, yaw;
- PVector accelerometer = new PVector();
- PVector gyroscope = new PVector();
- PVector magneticField = new PVector();
- // 3D模型
- PShape model;
- PImage bgImage;
- // 串口配置
- Serial port;
- String[] serialPorts;
- int selectedPort = 0;
- boolean printSerial = false;
- void setup() {
- size(1024, 800, P3D);
- frameRate(60);
-
- // 加载资源
- bgImage = loadImage("background.png");
- model = loadShape("biplane.obj"); // 确保使用标准OBJ格式
- model.scale(30);
-
- // 初始化串口
- serialPorts = Serial.list();
- if(serialPorts.length > 0) connectSerial(serialPorts[0]);
- }
- void draw() {
- background(bgImage);
-
- // 3D场景设置
- pushMatrix();
- translate(width/2, height/2, 0);
- lights();
-
- // 应用旋转
- rotateX(radians(pitch));
- rotateY(radians(yaw));
- rotateZ(radians(roll));
-
- // 绘制模型
- shape(model);
- popMatrix();
-
- // 显示数据
- displaySensorData();
- }
- void serialEvent(Serial p) {
- try {
- String rawData = p.readStringUntil('n').trim();
- if(printSerial) println(rawData);
-
- String[] parts = split(rawData, ' ');
- if(parts.length >= 4) {
- switch(parts[0]) {
- case "Or:": // 欧拉角格式：Or: yaw pitch roll
- yaw = float(parts[1]);
- pitch = float(parts[2]);
- roll = float(parts[3]);
- break;
- case "Accel:":
- accelerometer.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
- break;
- case "Gyro:":
- gyroscope.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
- break;
- case "Mag:":
- magneticField.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
- break;
- }
- }
- } catch(Exception e) {
- println("Serial Error: " + e.getMessage());
- }
- }
- void displaySensorData() {
- fill(0, 255, 0);
- textSize(16);
- textAlign(LEFT, TOP);
- String data = "Accelerometer(g): "
- + nfp(accelerometer.x,1,2) + ", "
- + nfp(accelerometer.y,1,2) + ", "
- + nfp(accelerometer.z,1,2) + "n"
- + "Gyroscope(deg/s): "
- + nfp(gyroscope.x,1,2) + ", "
- + nfp(gyroscope.y,1,2) + ", "
- + nfp(gyroscope.z,1,2) + "n"
- + "Orientation: n"
- + "Yaw: " + nfp(yaw,1,1) + "°n"
- + "Pitch: " + nfp(pitch,1,1) + "°n"
- + "Roll: " + nfp(roll,1,1) + "°";
- text(data, 20, 20);
- }
- void connectSerial(String portName) {
- if(port != null) port.stop();
- try {
- port = new Serial(this, portName, 115200);
- port.bufferUntil('n');
- println("Connected to: " + portName);
- } catch(Exception e) {
- println("Connection failed: " + e.getMessage());
- }
- }
- void keyPressed() {
- // 切换串口
- if(key == ' ') {
- selectedPort = (selectedPort + 1) % serialPorts.length;
- connectSerial(serialPorts[selectedPort]);
- }
- // 切换调试输出
- if(key == 'P' || key == 'p') printSerial = !printSerial;
- // 重置视角
- if(key == 'R' || key == 'r') {
- yaw = pitch = roll = 0;
- }
- }
四、实现结果分析
观察串口打印输出的DMP姿态解算数据如下：
![]()
Processing 3D可视化验证：
Processing 3D可视化验证ICM20948运动姿态数据
五、项目资源汇总
5.1 参考资料
ICM20948数据手册
ESP8266威廉希尔官方网站
参考
5.2 源码获取
- https://github.com/Leeri1y/ICM20948-ESP8266
参考Github仓库
64位Windows系统的Processing安装包：
5.3 扩展学习
Mahony滤波器数学推导
欢迎各位道友相互讨论，一直在学习的路上！
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