高性能運動跟蹤技術已從深奧的軍事，航空電子，船舶和工業應用轉移到不斷擴展的消費應用領域。盡管如此，將高性能運動跟蹤引入消費者市場往往迫使設計人員協調相互沖突的目標，特別是在成本，功耗和計算資源方面。

然而，由于MEMS設計和制造的進步新一代慣性測量單元（IMU）正在幫助設計人員提供更高水平的性能，同時減少妥協。

本文將在介紹新的6軸IMU之前概述設計問題和權衡。承諾從主處理器卸載計算密集型操作。它還將討論新的計算分區策略，幫助設計人員在顯著降低的系統功率水平下實現更高水平的運動跟蹤精度。最后，將討論新的最佳估計算法和開發工具包，以便開發人員構建更高效的傳感器融合解決方案。

傳感器性能權衡

通常，消費者設備必須優化低成本。傳統上，使用MEMS運動傳感的消費系統設計人員在對數據進行進一步處理之前，選擇將加速度計和陀螺儀樣本從IMU傳輸到應用處理器（AP）或傳感器集線器控制器。

然而，精確運動跟蹤需要大量計算資源來執行與當前可用的6軸和9軸IMU的傳感器融合。在這些應用中，設計人員必須支持至少幾百赫茲或更高的采樣率。設計人員一直在努力以低成本提供高水平的性能，而不會使系統處理器過載并破壞用戶體驗。

設計人員面臨的另外兩個問題是上市時間和最小化功耗。鑒于所有傳感器隨時間漂移，校準是開發高度準確和一致的運動跟蹤子系統的關鍵。編寫自動校準算法是一種選擇，但它所花費的時間經常與消費者市場中常見的上市時間較短的窗口相沖突。隨著高性能跟蹤進入便攜式和無線系統，系統功耗的限制提供了額外的障礙。開發人員努力提供高精度運動跟蹤所需的大量計算資源，同時優化電池壽命。

最近的一些技術進步有望使開發人員的工作變得更加容易。新的6軸IMU現在配備了先進的矢量數字信號處理（DSP）協處理器，承諾從主處理器卸載計算密集型操作。與此同時，新的計算分區策略正在幫助設計人員在顯著降低系統功率水平的情況下實現更高水平的運動跟蹤精度。最后，基于擴展卡爾曼濾波理論的新的最優估計算法現在允許開發人員構建更有效的傳感器融合解決方案。

智能IMU

新一代MEMS IMU的一個很好的例子是FIS1100最初由Fairchild開發，現在是安森美半導體的一部分。這款智能MEMS傳感器模塊集成了一個3軸加速度計和一個3軸陀螺儀，并為可選的外部第三方3D磁力計提供輸入。當與XKF3傳感器融合庫和3D磁力計一起使用時，FIS1100提供完整的9自由度（9DOF）解決方案（圖1）。

IMU的一個關鍵組件是AttitudeEngine，這是一種定制矢量DSP協處理器，能夠以高內部采樣率編碼高頻運動，同時保持任何輸出數據速率（ODR）的完全精度。這允許協處理器以在通用系統處理器上執行相同計算所需功率的一小部分來處理慣性數據。

使用FIS1100，設計人員可以使用協處理器從主機卸載計算密集型操作處理器，無需頻繁的數據中斷，并允許系統處理器更長時間保持睡眠模式。這種專用硬件模塊可以將運動信號處理功耗降低10倍，而不會影響精度。

圖1：在典型應用中FIS1100 IMU通過主I 2 C接口將其嵌入式3軸陀螺儀和3軸加速度計與第三方磁力計集成在一起。應用處理器通過SPI 4線接口管理此9DOF解決方案。 （圖像來源：安森美半導體）

卡爾曼濾波

為了在極低功率水平下開發更高精度的運動跟蹤解決方案，開發人員正在采用基于卡爾曼濾波理論的新的最優估計算法。通常，卡爾曼濾波是一種算法，其使用隨時間觀察的一系列測量，其包含統計誤差和其他不準確性以預測未知變量的估計。該系列往往比單次測量更精確。

卡爾曼濾波器通過使用兩步形式的反饋控制來估計過程。濾波器在某個時間估計過程狀態，然后以噪聲測量的形式獲得反饋。因此，卡爾曼濾波器的方程分為兩組：時間更新方程和測量更新方程。時間更新方程負責預測（及時）當前狀態和誤差協方差估計以獲得下一時間步的估計。測量方程負責反饋。

記錄下一次測量的結果后，使用加權平均值更新估算值。在這個過程中，更高的確定性給予估計更多的權重。

重要的是要記住卡爾曼濾波算法是遞歸的。這使得實際實施更加可行。

與設計為直接針對每個估計對所有數據進行操作的其他方法不同，卡爾曼濾波器理論遞歸地調整所有過去測量的當前估計。它可以僅使用當前輸入測量值和先前計算的狀態及其不確定性矩陣實時運行。不需要額外的過去信息。

傳感器融合的進展

上述卡爾曼濾波技術由XSENS的工程師使用，XSENS是Fairchild于2014年收購的傳感器融合軟件開發商。該團隊創建了一種稱為XKE3的最佳估計算法，可在極低功率下提高運動跟蹤性能。 XKE3傳感器融合是一個二進制軟件庫，集成了3D加速度計，3D陀螺儀和3D磁力計數據，用于計算地球固定參考系中的3D方向。 XKE3算法的可靠性已經確立;它們已經在軍事和工業應用中使用了十多年。

通過捆綁FIS1100，其3軸加速度計和3軸陀螺儀與第三方磁力計和XKE3傳感器融合軟件，ON Semiconductor為開發人員提供完整的9DOF解決方案。此外，這種捆綁式解決方案通過提供滾動，俯仰和偏航方向規范，大大簡化了系統開發。

傳統上，需要添加運動跟蹤功能的設計人員必須通過古老的傳感器級規范，并學習復雜的運動處理基礎知識。現在，他們有一個提供滾動，俯仰和偏航規格的解決方案，使他們能夠在構建第一個原型之前了解所期望的航向性能。

在微控制器或應用處理器上運行，XKE3庫收集運動來自FIS1100的數據以可配置的速率。在這個9軸解決方案中（圖1，再次），FIS1100以相對較高的頻率（1 kHz）對加速度計和陀螺儀數據進行采樣，并將其發送到AttitudeEngine協處理器，該協處理器以高精度執行捷聯式積分（SDI）計算。協處理器還將磁力計數據與慣性數據同步，以獲得克隆和劃分補償方向和速度增量，以及可選的磁力計數據，并將其全部傳輸到XKE3引擎。

XKE3起著關鍵作用在傳感器校準中。例如，從振動和溫度到設備老化和機械應力的各種過程可以隨時間改變磁力計輸出。通常，校準參數的這些變化非常微妙。 XFK3使用零用戶交互校準補償這些變化，該校準可連續自動校準每個傳感器以查找最重要的錯誤。這消除了用戶中斷的需要。

計算分區

FIS1100和XKE3以更低功率改善運動跟蹤性能的另一個關鍵因素是使用創新的計算分區策略。傳統上，設計人員將加速度計和陀螺儀樣本從IMU流式傳輸到主處理器，然后主處理器執行慣性量的SDI。該架構如圖2所示。然后，傳感器融合算法使用積分值來提供所需的輸出。

圖2：在傳統架構的描述中，加速度計和陀螺儀樣本直接從IMU流式傳輸到主處理器，以執行慣性量的SDI。 （圖片來源：安森美半導體）

采用這種架構，加速度計和陀螺儀信號從IMU到主處理器的高速流傳輸對于保持運動跟蹤精度是必要的。然而，由于最終應用所需的更新速率僅為幾赫茲，適用于行人導航，高達30至60赫茲的游戲，健身追蹤和機器人控制等應用，因此無需向主處理器進行高速數據傳輸。 。甚至更高性能的應用，如虛擬和增強現實只需要大約100赫茲。在這種情況下，設計人員只需要以高速率傳輸數據，以便對加速度和角速度進行精確的數值積分。

然而，設計人員仍然需要為高速流數據付出代價。該架構迫使主處理器處理更頻繁的數據中斷，防止它盡可能頻繁地進入睡眠模式。因此，整體系統功耗上升。

緩解此問題的一種方法是在IMU側使用FIFO緩沖器。不幸的是，這種方法帶來了新的問題，例如：

主機處理器需要處理更多數據

SPI/I上總線爭用/沖突的可能性增加 2 當多個外設共享同一總線時

無線應用中丟包概率較高

對高速串行總線模式的需求增加主機處理器上的DMA支持

設計人員可以通過將算法分割為在FIS1100上運行的高性能部分，大大減少系統處理器的計算負荷，FIS1100是運行的低速段XKE3引擎，然后使用FIS1100在IMU端實現SDI算法（圖3）。當系統以高精度，3D融合模式運行并進行全自動校準時，這種方法更有用。

圖3：隨著通過上述架構，設計人員可以在FIS1100 AttitudeEngine上執行高數據速率SDI計算，并將低速率方向和速度增量流式傳輸到主機端運行的XKF3傳感器融合算法，從而獲得更高的功效。 （圖像來源：安森美半導體）

此外，通過在XKE3引擎上以非常低的采樣率運行狀態跟蹤部分，設計人員可以跟蹤更多的狀態，實現多個校準的統計最優跟蹤參數不用支付系統資源的罰金。

在AttitudeEngine模式下運行FIS1100，設計人員可以通過將加速度計和陀螺儀信號轉換為數字域，以及使用寬帶約200 Hz的低通濾波器來實現這一目標。這允許AttitudeEngine在硬件中以1 kHz輸入速率執行SDI計算，確保來自運動積分的數字計算的任何誤差都可以忽略不計。

將FIS1100流運動數據編碼為方向和速度增量代替傳統的角速度和加速度樣本，計算是準確的，與所選擇的輸出速率無關。低輸出率導致運動數據的較粗略時間表示，但數據保持準確。因此，可以根據特定的應用要求選擇輸出速率，而不是由高精度執行數值積分的需要驅動。

使用這種創新架構，設計人員可以獲得多種好處：

在專用硬件而非主處理器上運行SDI可顯著降低功耗

無論選擇的輸出數據速率如何，運動信息都保持準確

將SDI功能移至該體系結構的IMU端通過降低計算需求簡化了系統集成

開發套件以啟動設計

構建高精度運動跟蹤解決方案可能需要大量時間和精力。為加速分析系統性能和精度，以及簡化硬件集成和嵌入式軟件集成，安森美半導體為FIS1100提供評估套件。該套件提供FIS1100的評估系統，結合XKE3傳感器融合庫，FIS1100的參考驅動程序，以及ARM?Cortex?-M微控制器的示例傳感器融合項目。

評估套件是通過易于使用的MT管理器Windows GUI應用程序進行管理。評估首先將Arduino兼容的FEBFIS1100 MEMS_IMU6D3X屏蔽層安裝到NXP LPCXPRESSO54102 MCU板上，如圖所示（圖4）。然后，MCU板通過USB電纜連接到主機PC。

圖4a

圖4b

圖4：FIS1100評估套件通過提供安裝與Arduino UNO R3兼容的FEBFIS1100MEMS_IMU6D3X屏蔽的雙板組（a），簡化了系統性能分析和軟件與硬件集成恩智浦LPCXpresso54102 ARM Cortex-M開發板（b）。 （圖片來源：安森美半導體）

安裝驅動程序后，用戶啟動MT Manager應用程序，自動掃描已連接的系統和顯示器。當開發人員在設備列表中選擇評估工具包時，他們可以通過打開輸出配置面板來管理系統操作參數。可以通過輸出配置對話框屏幕配置FIS1100和XKE3融合庫的所有主要功能。

為了幫助解釋傳感器數據，MT Manager提供了許多有用的可視化工具。 3D方向視圖提供評估板的3D方向的表示。慣性數據視圖有助于用戶理解XKE3融合庫輸出的慣性和磁場數據。包括對典型傳感器誤差的校正，例如陀螺儀偏差和磁性硬鐵和軟鐵扭曲。對于需要跟蹤系統短期運動的用戶，例如手臂相對于軀干的運動，速度數據視圖提供了XKE3融合庫的高通速度輸出的圖形利用。

結論

高性能運動跟蹤功能不再局限于神秘的軍事和航空電子應用。如今，在對成本敏感的消費者市場中開發相同功能的需求正在快速增長。如上所述，設計人員現在可以應用新一代智能，低噪聲，低漂移的IMU。計算分區的新方法和傳感器融合軟件的進步使這種轉變成為可能。