运动状态下的姿态角的计算,需要将线性加速度去除后再进行计算,常用的方法是对加速度计数据进行低通滤波(例如gravity[x]=alpha*gravity[x]+(1-alpha)*acc_data[x];),从而获取与重力加速度相关的Gravity的值,然后再计算Pitch/Roll角度。在复杂运动...
扫地机器人需要在室内自动规划路径清扫,对于如何有效而精细的定位对于扫地机器人是非常必要的一个卖点,100%的清扫面积,需要高精度的定位,定位用激光定位地图,惯性测量单元(IMU)辅助路径规划,现在其实消费级别IMU本身存在零漂偏移问题,这样长时间的运行,对于辅助IMU精细定位来说,地磁传感器就是非常好的选择。地磁传感器俗称指南针,电子罗盘,可以准确定位东南西北,判别固定方向。在扫地机机器人内部磁场环境非常复杂,EMI干扰较大的环境下,如何正常有效保持高精度,对于地磁传感器需要有非常高的要求。QST提供了全系列先进的GNSS惯导模块。QMA6100P(BKM6)三轴
“矽睿科技走过了从设计、生产到测试封装的全部过程,完成了三款运动传感器的自主研发和生产。在蓬勃兴起的AR/VR设备中,高精度的陀螺仪,加速度计和磁传感器配备相应的算法软件起到了至关重要的作用。我们的软件团队掌握了从底层到应用的一系列算法开发能力。矽睿科技目前已经研发出陀螺仪,加速度计和磁传感器产品,并实现了全球三轴AMR&ASIC单芯片磁传感器和国内三轴单芯片加速度计的量产。”QMC5883L凭借其优异的性能,可以被广泛的应用于VR、无人机、高精度工业控制和汽车电子领域。QMA6100P(BKM6)三轴上海矽睿科技的加速度传感器可以提供静止检测、运动检测、屏幕翻转、位置、单双击,计步,抬手亮等等功能。
矽睿科技智能传感器QMS7912将MEMS传感器、MCU和无线蓝牙集成到一颗芯片上,单颗芯片即实现了数据采集、处理和传输。其中:(1)MEMS传感器可动态配置多工作模式32级FIFO、10位的模数转换、数据输出频率可高达2000Hz;(2)MCU集成64K字节Flash和2K字节RAM,支持IAP/ISP,内部集成时钟和复位电路,I2C、SPI、UART、ADC、PWM、CRC等;(3)蓝牙无线收发比较高1Mbps、2MHz的信道间隔,无需外部射频功放。该款智能传感器是专门针对物联网、智慧畜牧业、智能硬件和可穿戴设备应用进行研发的,具有集成度高、小尺寸、低功耗、高灵敏度、零漂稳定、无线传输的优点。
典型的电池供电的物联网设备一般包含了感知单元(各种传感器),边缘计算单元(微控制器),无线连接单元(蓝牙BLE,NBIOT,LPWLAN等)以及相应的人机界面和电源管理部分,电池视使用场景需要工作十年或者数天,传感器本身的功耗以及数据处理的功耗有助于延长电池寿命,减少带宽用量并因此降低成本,是智能物联网设备方案设计中的重要考量。电池供电的物联网产品,部分采用不可充电的纽扣电池,而部分需要更强运算功能的需要采用可充电锂电池,在有限的电池资源下如何延长电池寿命,对于传感器部分,常用的方式通常有两种:-采用功耗的微处理器,通过利用传感器本身自带的FIFO功能,减少微处理器周期唤醒的次数和唤醒时间。-利用传感器本身的搭载的低功耗边缘计算功能,比较大限度的降低微处理器的功耗。智能手机越来越依赖磁力计和气压计来告知航向和用户所在的楼层。
矽睿科技室内定位解决方案结合使用惯性导航和无线定位技术,有效解决了无线定位系统中信号覆盖范围的问题,并在大幅提高定位精度的同时保持较低的系统成本和功耗。惯性导航是指利用多种传感器组成多轴惯性测量单元(IMU,InertialMeasurementUnit),通过行人航迹推算(PedestrianDeadReckoning,PDR)来实现室内以及室外惯性导航。具体原理为利用人员行走过程中加速度的周期性变化,进行步频检测;之后使用运动模型进行步长估计得出前进距离。航向角则有陀螺仪和电子罗盘给出。惯性导航可以给出从某一时刻开始的相对运动信息,并可辅以气压计以修正目标高度信息。AMR磁传感器QMC6983和QMC7983已经量产。QMA6100P(BKM6)三轴
MEMS传感器,MCU和蓝牙无线集成在一个芯片QMS7926中,以实现数据收集,处理和传输。QMA6100P(BKM6)三轴
配备了一系列智能传感器的机器人扫地机,包括高性能IMU,磁力计,气压计,激光雷达或照相机,可以提供一尘不染的家园,同时可以智能地避开障碍物。 重点推荐新一代高性能QMC6310地磁传感器:QST推出新一代高性能QMC6310地磁传感器,采用1.2x1.2x0.53mm LGA封装形式,芯片内置16位高精度ADC和高性能数字处理功能,可检测±30Guass磁场量程,1500Hz高速输出,为扫地机器人,工业等高可靠性高性能客户提供质量的地磁传感器,并且匹配了传感器融合算法解决方案,可以解决强磁场的高速检测,高抗干扰性的导航运动算法等。QMA6100P(BKM6)三轴
运动状态下的姿态角的计算,需要将线性加速度去除后再进行计算,常用的方法是对加速度计数据进行低通滤波(例如gravity[x]=alpha*gravity[x]+(1-alpha)*acc_data[x];),从而获取与重力加速度相关的Gravity的值,然后再计算Pitch/Roll角度。在复杂运动...
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