技術筆記：IMU(inertial measurement unit) MPU9250

IMU，慣性測量單元，形式如上。別看它小小一片，功能卻非常強大，舉凡物體姿態或運動速度，都難不倒它，也因此成為智慧型手機、空拍機及各式VR裝置中重要元件。此外，以動作為主的任天堂遊戲機或Air Drum(空氣鼓棒 連結)，也都缺它不可。

最近工作需要，嘗試深究其性能並將其引入產品設計。首先購買MPU9250，別看這這元件小小一片，內部可是集成了三種不同單元，分別是陀螺儀(連結)，加速度和地磁偏角。這三種動作各有其理論基礎，實作方式隨著科技日新月異的進步，也不斷的微小化和精準化，讓人嘆為觀止(連結)。

硬體架構及資料讀取

陀螺儀，加速度和地磁偏角，每種單元又各有X Y Z三軸資訊，總計九組數值。連結方式，MPU9250 -> I2C -> VDD(3.3) GND(GND) SCL(21) SDA(20) -> Arduino Mega -> USB -> PC。

程式有兩種方案，Arduino的程式有二種，透過專屬LIB(連結)，或直接取得Register(連結)。搭配的PC端程式，分成PYTHON(呼叫專屬LIB，畫面畫出二維圖)，或是C程式(由serial介面讀取資料，接著後續繼續計算姿態)。

除讀取數值外，有專章討論calibration(連結，尚未做)。較無關範例LSM9DS1(連結)。另範例(連結)。

立體可視型態

上述九組資料僅是原始資料。理論上若是精度夠高，僅僅通過陀螺儀數值積分就能得到姿態位置，但MPU9250之類MEMS元件會因為體積關係，先天既存的誤差，使得姿態結果快速發散，無法使用。

解決方式是在陀螺儀之外，搭配加速度和磁力，三者共同合作組合成更高的精度，這個過程稱之為航姿參考系統(AHRS)，這種明知硬體有先天缺陷，得靠軟體工程人員發揮想像力彌補的方法，在近十幾年已是常態，也多虧了AHRS，不知造就多少博士啊。

AHRS的概念，簡直是天書，(連結內容充實，誠心推薦失眠者閱讀)，門外漢如我只能從結果來區分，共有三種方法，互補濾波、梯度下降(madgwick)、EKF姿態融合。後面只專注madgwick。參考範例(連結)，madgwick(C語言)，讀入數值計算後並用OpenGL顯示，同時有madgwick python版。

推算空間航跡

取得姿態和加速度後，理論上就能計算出X Y Z各方向速度，並進而劃出運動軌跡。應用相當廣泛，例如跌倒偵測、空間中移動位置描繪等等。實務上則是要考時間切片，取樣頻率，剔除邊際值等等。

手邊範例有兩種，matlab範例，python範例。套用後，初步測試結果，動作若很大勉強可接受，動作若很精細效果就很差。

雖然還在實驗階段，但檢視上述過程，不論是AHRS或是空間軌跡，都需要龐大計算量，類似小米手環是如何計算步數呢？

與相機結合的應用

案例一(連結)

案例二(連結 連結)