CN106568460A - 一种校正陀螺仪数据的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种校正陀螺仪数据的方法和装置,该陀螺仪设置在虚拟现实头盔中,该方法包括:实时采集虚拟现实头盔所在环境的温度值和陀螺仪的原始数据,对原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据;根据平滑数据判断虚拟现实头盔是否处于静止状态;根据在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取到的若干原始数据,获取与温度值对应的校正参数;根据获取到的校正参数,实时校正陀螺仪的原始数据,解决了环境温度的变化对陀螺仪数据的干扰,避免了虚拟现实头盔在静止时图像产生漂移、跳抖的现象,避免了环境因素干扰对虚拟现实头盔的姿态跟踪监测。
Description
技术领域
本发明涉及虚拟现实技术领域,具体涉及一种校正虚拟头盔的陀螺仪数据的方法和装置。
背景技术
对头部的位置姿态的实时跟踪技术是虚拟现实技术领域的关键技术之一,需要高速、强抗干扰、低温漂、高精度、高可靠性的姿态传感器,其中的陀螺仪是计算姿态的主要依据,但陀螺仪数据会随温度的变化而产生漂移,最终反馈到显示屏上,会产生图像的漂移、跳抖的现象。
发明内容
本发明提供了一种校正陀螺仪数据的方法和装置,以解决环境温度的变化对陀螺仪数据的干扰,避免虚拟现实头盔在静止时图像产生漂移、跳抖的现象,降低环境因素对姿态检测干扰。
依据本发明的一个方面,本发明提供了一种校正陀螺仪数据的方法,所述陀螺仪设置在虚拟现实头盔中,该方法包括:
实时采集虚拟现实头盔所在环境的温度值和陀螺仪的原始数据,对原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据;
根据平滑数据判断虚拟现实头盔是否处于静止状态;
根据在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取到的若干原始数据,获取与温度值对应的校正参数;
根据获取到的校正参数,实时校正陀螺仪的原始数据。
依据本发明的另一方面,本发明提供了一种校正陀螺仪数据的装置,所述陀螺仪设置在虚拟现实头盔中,该装置包括:数据采集单元、数据平滑单元、状态判断单元、参数获取单元和数据校正单元;
所述数据采集单元,用于实时采集虚拟现实头盔所在环境的温度值和陀螺仪的原始数据;
所述数据平滑单元,用于对所述数据采集单元采集到的原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据;
所述状态判断单元,用于根据所述数据平滑单元获取到的平滑数据,判断虚拟现实头盔是否处于静止状态;
所述参数获取单元,用于根据所述数据采集单元在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取到的若干原始数据,获取与温度值对应的校正参数;
所述数据校正单元,用于根据所述参数获取单元获取到的校正参数,实时校正陀螺仪的原始数据。
本发明的有益效果是:本发明实施例利用在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取的陀螺仪数据计算校正参数,在虚拟现实头盔处于静止状态和非静止状态时,均可以利用获取到的校正参数校正陀螺仪数据,使得虚拟现实头盔处于静止状态时,画面不会出现漂移;虚拟现实头盔处于非静止状态时,利用校正后的陀螺仪数据融合出的姿态数据准确性更高,降低了温度等环境因素造成的对虚拟现实头盔姿态跟踪监测的干扰。
附图说明
图1是本发明一个实施例提供的一种校正陀螺仪数据的方法的流程图;
图2是本发明一个实施例中获取校正参数的流程图;
图3是本发明一个实施例中校正陀螺仪数据的流程图;
图4是本发明一个实施例中校正参数随温度变化的示意图;
图5是本发明一个实施例提供的一种校正陀螺仪数据的装置的功能框图。
具体实施方式
本发明的设计构思是:针对陀螺仪数据会随温度的变化而产生漂移,使虚拟现实头盔的图像产生的漂移、跳抖的现象,本发明利用在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取的陀螺仪数据计算陀螺仪校正参数,之后利用获得的校正参数校正陀螺仪数据,使得虚拟现实头盔处于静止状态时,画面不会出现漂移;虚拟现实头盔处于非静止状态时,利用校正后的陀螺仪数据融合出的姿态数据准确性更高。
实施例一
图1是本发明一个实施例提供的一种校正陀螺仪数据的方法的流程图,如图1所示,本实施例提供的校正陀螺仪数据的方法包括:
步骤S110:实时采集虚拟现实头盔所在环境的温度值和陀螺仪的原始数据,对原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据。
为了保证系统的稳定性以便于更准确地判断虚拟现实头盔的状态,一般需要在判断虚拟现实头盔是否处于静止状态之前,对陀螺仪的原始数据进行平滑处理,在优选实施例中,步骤S110中“对原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据”,具体通过以下步骤来实现:首先,设定一个加权累加值;然后,每当采集到一个原始数据时,采用预设的权值,将该原始数据与预设的加权累加值相加,之后将加权累加值更新为相加的结果,更新后的加权累加值作为与该原始数据对应的平滑数据。本方案是利用之前采集的数据对当前的原始数据进行平滑处理,对于系统启动后采集到的第一个原始数据,由于缺少对其进行平滑处理的数据,因此可以直接将该原始数据的值赋予加权累加值,作为加权累加值的初始值。
步骤S120:根据步骤S110中获取到的平滑数据判断虚拟现实头盔是否处于静止状态。
在优选实施例中,步骤S120具体包括:预先设定一个非加权累加值,每当采集到一个原始数据时,将该原始数据累加到非加权累加值中;分别预先设定一个校正边界和一个噪声边界,若某一时刻,加权累加值不小于校正边界,即在用户佩戴虚拟现实头盔的过程中陀螺仪采集到了一个较大的角速度值,说明用户转动了头部,因此判断虚拟现实头盔在该时刻处于非静止状态。若某一时刻,加权累加值小于校正边界,即陀螺仪采集到了一个较小的角速度值,可能是用户缓慢地转动了头部,也可能是噪声引起的干扰而用户并没有转动头部,需要进一步判断,因此进一步获取非加权累加值对累加次数的均值,若加权累加值与该均值的差值小于预设的噪声边界,则判断该时刻虚拟现实头盔处于静止状态;否则,判断该时刻虚拟现实头盔处于非静止状态。非加权累加值的初始值可以设定为当非加权累加值为空时累加到非加权累加值中的第一个原始数据的值。
步骤S130:根据在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取到的若干原始数据,获取与温度值对应的校正参数。
理想状态下,当虚拟现实头盔静止时,陀螺仪采集的角速度值应当为零。但是由于环境因素的影响,例如温度的变化,使陀螺仪采集的角速度值不为零,虚拟现实头盔静止时陀螺仪输出的数值即可用于校正陀螺仪数据,因此本实施例仅利用在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取的陀螺仪的原始数据来计算陀螺仪校正参数。
在优选实施例中,步骤S130具体包括:
当累加次数为0时,记录当前时刻的温度值,记录的温度值作为本次获取校正参数的过程的基准温度值,在累加次数清零之前不变,获取到的校正参数与该温度值对应。只有当累加次数清零、开始下一个获取校正参数的过程时,才对该温度值进行更新。
当累加次数达到预设的第一阈值时,或者当判断虚拟现实头盔处于非静止状态且累加次数达到预设的第二阈值时,将非加权累加值对累加次数的均值作为与记录的温度值对应的校正参数,之后将非加权累加值清空,并将累加次数置为0。
当判断虚拟现实头盔处于非静止状态且累加次数未达到预设的第二阈值时,直接将非加权累加值清空,并将累加次数置为0。
获取到的与温度值对应的校正参数应当存储下来,以便于后续步骤中对陀螺仪的原始数据进行校正,具体可以为:在一数据存储单元中按照预设的温度间隔存储温度值及每个温度值对应的校正参数,在获取到与某一温度值对应的校正参数之后,若该温度值与数据存储单元中存储的最接近的某一温度值的差值小于预设值,则使用获取到的校正参数替换所述数据存储单元中原有的校正参数。
步骤S140:根据步骤S130中获取到的校正参数,实时校正陀螺仪的原始数据。在优选实施例中,步骤S140具体包括:每当采集到与某一温度值对应的原始数据时,确定出数据存储单元中与该温度值最接近的两个温度值、以及与这两个温度值对应的校正参数;根据校正参数与温度值在小范围内的线性关系,计算该温度对应的校正偏移量;将该原始数据与校正偏移量的差值作为校正后的陀螺仪数据。
本实施例中,温度值及其对应的校正参数在进行数据校正时会多次用到,同时需要不断进行更新,为了便于使用,可以将其存储在数据表中,防止丢失;累加次数、加权累加值和非加权累加值记录在内存中即可。
本实施例将在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取的陀螺仪数据作为计算校正参数的依据,可以在用户正常使用虚拟现实头盔的过程中实时获取校正参数并校正陀螺仪数据。在虚拟现实头盔处于静止状态和非静止状态时,均可以利用校正参数校正陀螺仪数据,使得虚拟现实头盔处于静止状态时,画面不会出现漂移;虚拟现实头盔处于非静止状态时,利用校正后的陀螺仪数据融合出的姿态数据准确性更高,降低了温度等环境因素造成的对虚拟现实头盔姿态跟踪监测的干扰。
实施例二
图2是本发明一个实施例中获取陀螺仪校正参数的流程图,如图2所示,本实施例中获取校正参数的过程包括:
步骤S201:采集陀螺仪的原始数据gyro。
步骤S202:判断非加权累加值是否为空,若非加权累加值为空,则说明采集到的原始数据gyro是本次获取校正参数的过程中采集到的第一个原始数据,本实施例需要通过连续获取的多个陀螺仪数据来判断虚拟现实头盔是否处于静止状态,只有一个原始数据的情况下没有办法判断虚拟现实头盔的状态,因此直接执行步骤S208,将原始数据gyro的值赋给非加权累加值;若非加权累加值不为空,则可以根据之前采集的原始数据判断虚拟现实头盔是否一直处于静止状态,因此执行步骤S203。
步骤S203:采用权值t,将原始数据gyro与加权累加值gyro_last相加,将加权累加值gyro_last更新为相加的结果,作为与原始数据gyro对应的平滑数据,可以增强系统的稳定性。本实施例利用之前的加权累加值gyro_last对当前陀螺仪采集的原始数据gyro进行数据平滑加权计算,得到更新后的加权累加值gyro_last=gyro*t+gyro_last*(1-t),作为与原始数据gyro对应的平滑数据。
步骤S204:判断gyro_last是否小于预设的校正边界。若gyro_last不小于校正边界,说明陀螺仪采集到了一个较大的角速度值,此时虚拟现实头盔不可能处于静止状态,因此执行步骤S217;若gyro_last小于校正边界,陀螺仪采集到的角速度值较小,可能是虚拟现实头盔静止,由环境噪声引起的干扰,也可能是虚拟现实头盔缓慢转动,需要进一步判断,因此继续执行步骤S205。
步骤S205:计算非加权累加值对累加次数的平均值a。
步骤S206:判断加权累加值gyro_last与非加权累加值对累加次数的均值a的差值是否小于预设的噪声值。若gyro_last-a<噪声,说明虚拟现实头盔处于静止状态,继续执行步骤S207;否则,说明虚拟现实头盔缓慢转动,处于非静止状态,继续执行步骤S217。
步骤S207:判断该时刻虚拟现实头盔处于静止状态。
步骤S208:将原始数据gyro累加到非加权累加值,并记录累加次数。步骤S207已经判断出该时刻虚拟现实头盔处于静止状态,说明从非加权累计值从空值开始累加的期间内,虚拟现实头盔一直都处于静止状态,因此此次采集到的原始gyro是计算校正参数的有效值。由于本实施例通过对多次获取的陀螺仪的原始数据求平均值来计算校正参数,因此每当获取到一个静止状态时的陀螺仪原始数据后,就将其与之前的数据进行非加权累加,获得非加权累加值,以便于求平均值。若步骤S202判断非加权累加值为空,也直接将陀螺仪采集的原始数据gyro作为累加数据的初始值进行累加。
步骤S209:判断累加次数是否大于第一阈值。若大于第一阈值,则说明虚拟现实头盔在处于静止状态的期间内,已经连续获取了足够多的数据量,可以利用这些数据计算校正参数,因此执行步骤S210;否则数据量仍然不足,只能返回步骤S201采集陀螺仪的下一个原始数据。第一阈值可以根据需要设定,例如为8888。
步骤S210:计算非加权累加值对累加次数的平均值,将其作为与该温度值对应的校正参数,即校正偏移量current_offset。
步骤S211:查询offset_table中与温度值对应的校正偏移量。offset_table中预先按一定的温度间隔存有温度值及与其对应的校正参数。温度间隔可为1度、2度、5度等等。offset_table中存储的校正参数的初始值可以为空,在本实施例获取校正参数的过程中实时记录、更新。
步骤S212:在offset_table中查找最接近当前温度值current_temperature的温度值table_temperature与其对应的校正参数。
步骤S213:计算current_temperature与offset_table中最接近的温度值table_temperature的差值temperature_diff。
步骤S214:判断temperature_diff是否小于预设值,若temperature_diff<温差设定值,则执行步骤S215,否则执行步骤S216。
步骤S215:采用current_offset代替offset_table中温度值table_temperature对应的校正参数,实现对offset_table数据的实时更新。
步骤S216:初始化中间数据,包括将非加权累加值清空、将累加次数清零、采集并记录下一个获取校正参数的过程的温度值等,之后返回步骤S201采集陀螺仪的下一个原始数据,开始下一个获取校正参数的过程。
步骤S217:判断虚拟现实头盔处于非静止状态。
步骤S218:判断累加次数是否大于第二阈值,若累加次数大于第二阈值,则执行步骤S210,利用已有的累加数据计算校正参数,此时虽然数据量与第一阈值相比仍然不足,但是在一定的误差下,采集的数据也可以进行一次校正参数的计算,这样可以有效避免因虚拟现实头盔移动导致累加次数一直无法达到第一阈值,因而不能获取到有效的校正参数的问题;若累加次数不大于第二阈值,则认为采集的数据过少,若利用已有的累加数据计算校正参数会有较大的误差,因此舍去已经采集的数据,即执行步骤S219。第二阈值同样可以根据需要设定,例如为4444。
步骤S219:同步骤S216,初始化中间数据,返回步骤S201开始下一个获取校正参数的过程。
图3是本发明一个实施例中校正陀螺仪数据的流程图,如图3所示,本实施例中,校正陀螺仪数据的过程包括:
步骤S310:获取offset_table,offset_table中按一定的温度间隔存有温度值及与其对应的校正参数。
步骤S320:读取与当前温度值temp0对应的陀螺仪的原始数据data0。
步骤S330:在offset_table中,查询与当前温度值temp0最接近的两个温度值temp1与temp2,以及温度值temp1与temp2对应的校正偏移量offset1与offset2。
步骤S340:通过公式:offset0=(offset2-offset1)/(temp2-temp1)×(temp0-temp1)+offset1计算当前需要采用的校正偏移量offset0。
如图4所示,3组数据对应的差距非常小,因此数据可以看作是线性变化的,存在以下关系:
可以将以上运算换算如下,计算出offset0:
步骤S350:向应用上报可使用的陀螺仪数据data=data0-offset0,上报的陀螺仪数据data已经使用offset0进行了校正,使用data融合出的姿态数据具有更高的准确性,在虚拟现实头盔静止时,其画面也不会再出现漂移的情况。
实施例三
图5是本发明一个实施例提供的一种校正陀螺仪数据的装置的功能框图,如图5所示,本实施例提供的校正陀螺仪数据的装置包括:数据采集单元510、数据平滑单元520、状态判断单元530、参数获取单元540以及数据校正单元550。
数据采集单元510实时采集虚拟现实头盔所在环境的温度值和陀螺仪的原始数据,数据平滑单元520对数据采集单元510采集到的原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据,状态判断单元530根据数据平滑单元520获取到的平滑数据判断虚拟现实头盔是否处于静止状态,参数获取单元540根据数据采集单元510在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取到的若干原始数据,获取与温度值对应的校正参数,数据校正单元550根据参数获取单元540获取到的校正参数,实时校正陀螺仪的原始数据。
优选地,每当数据采集单元510采集到一个原始数据时,数据平滑单元520采用预设的权值,将该原始数据与预设的加权累加值相加,之后将加权累加值更新为相加的结果,更新后的加权累加值作为与该原始数据对应的平滑数据。
优选地,每当数据采集单元510采集到一个原始数据时,状态判断单元530将该原始数据累加到预设的非加权累加值中,并记录累加次数;若某一时刻,加权累加值不小于预设的校正边界,则状态判断单元530判断该时刻虚拟现实头盔处于非静止状态;
若某一时刻,加权累加值小于预设的校正边界,则状态判断单元530进一步获取非加权累加值对累加次数的均值,若加权累加值与该均值的差值小于预设的噪声边界,则判断该时刻虚拟现实头盔处于静止状态;否则,判断该时刻虚拟现实头盔处于非静止状态。
优选地,当累加次数为0时,参数获取单元540记录当前时刻的温度值;当累加次数达到预设的第一阈值时,或者当状态判断单元530判断虚拟现实头盔处于非静止状态且累加次数达到预设的第二阈值时,参数获取单元540将非加权累加值对累加次数的均值作为与记录的温度值对应的校正参数,并将非加权累加值清空,将累加次数置为0;当状态判断单元530判断虚拟现实头盔处于非静止状态且累加次数未达到第二阈值时,参数获取单元540直接将非加权累加值清空,并将累加次数置为0。
本发明进一步的优选实施例提供的校正陀螺仪数据的装置还包括数据存储单元560,用于按照预设的温度间隔存储温度值及每个温度值对应的校正参数;在参数获取单元540获取到与某一温度值对应的校正参数之后,若该温度值与数据存储单元560中存储的最接近的某一温度值的差值小于预设值,则数据存储单元560使用获取到的校正参数替换原有的校正参数。
优选地,每当数据采集单元510采集到与某一温度值对应的原始数据时,数据校正单元550确定数据存储单元560中与该温度值最接近的两个温度值、以及与这两个温度值对应的校正参数;根据校正参数与温度值在小范围内的线性关系,计算该温度对应的校正偏移量,将采集到的原始数据与该校正偏移量的差值作为校正后的陀螺仪数据。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,在本发明的上述教导下,本领域技术人员可以在上述实施例的基础上进行其他的改进或变形。本领域技术人员应该明白,上述的具体描述只是更好的解释本发明的目的,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种校正陀螺仪数据的方法,所述陀螺仪设置在虚拟现实头盔中,其特征在于,所述方法包括:
实时采集虚拟现实头盔所在环境的温度值和陀螺仪的原始数据,对原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据;
根据平滑数据判断虚拟现实头盔是否处于静止状态;
根据在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取到的若干原始数据,获取与温度值对应的校正参数;
根据获取到的校正参数,实时校正陀螺仪的原始数据。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据,具体包括:
每当采集到一个原始数据时,采用预设的权值,将该原始数据与预设的加权累加值相加,之后将加权累加值更新为相加的结果,更新后的加权累加值作为与该原始数据对应的平滑数据。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据平滑数据判断虚拟现实头盔是否处于静止状态,具体包括:
每当采集到一个原始数据时,将该原始数据累加到预设的非加权累加值中,并记录累加次数;
若某一时刻,加权累加值不小于预设的校正边界,则判断虚拟现实头盔在该时刻处于非静止状态;
若某一时刻,加权累加值小于预设的校正边界,则进一步获取非加权累加值对累加次数的均值,若加权累加值与该均值的差值小于预设的噪声边界,则判断该时刻虚拟现实头盔处于静止状态;否则,判断该时刻虚拟现实头盔处于非静止状态。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取到的若干原始数据,获取与温度值对应的校正参数,具体包括:
当累加次数为0时,记录当前时刻的温度值;
当累加次数达到预设的第一阈值时,或者当判断虚拟现实头盔处于非静止状态且累加次数达到预设的第二阈值时,将非加权累加值对累加次数的均值作为与记录的温度值对应的校正参数,并将非加权累加值清空,将累加次数置为0;
当判断虚拟现实头盔处于非静止状态且累加次数未达到第二阈值时,直接将非加权累加值清空,并将累加次数置为0;
在一数据存储单元中按照预设的温度间隔存储温度值及每个温度值对应的校正参数,在获取到与某一温度值对应的校正参数之后,若该温度值与所述数据存储单元中存储的最接近的某一温度值的差值小于预设值,则使用获取到的校正参数替换所述数据存储单元中原有的校正参数。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据获取的校正参数,实时校正陀螺仪的原始数据,具体包括:
每当采集到与某一温度值对应的原始数据时,确定出所述数据存储单元中与该温度值最接近的两个温度值、以及与这两个温度值对应的校正参数;
根据校正参数与温度值在小范围内的线性关系,计算该温度值对应的校正偏移量;
获取该原始数据与所述校正偏移量的差值,作为校正后的陀螺仪数据。
6.一种校正陀螺仪数据的装置,所述陀螺仪设置在虚拟现实头盔中,其特征在于,所述装置包括:数据采集单元、数据平滑单元、状态判断单元、参数获取单元和数据校正单元;
所述数据采集单元,用于实时采集虚拟现实头盔所在环境的温度值和陀螺仪的原始数据;
所述数据平滑单元,用于对所述数据采集单元采集到的原始数据做平滑处理,得到与原始数据对应的平滑数据;
所述状态判断单元,用于根据所述数据采集单元获取到的平滑数据,判断虚拟现实头盔是否处于静止状态;
所述参数获取单元,用于根据所述数据平滑单元在虚拟现实头盔处于静止状态的期间内获取到的若干原始数据,获取与温度值对应的校正参数;
所述数据校正单元,用于根据所述参数获取单元获取到的校正参数,实时校正陀螺仪的原始数据。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述数据平滑单元具体用于:
每当所述数据采集单元采集到一个原始数据时,所述数据平滑单元采用预设的权值,将该原始数据与预设的加权累加值相加,之后将加权累加值更新为相加的结果,更新后的加权累加值作为与该原始数据对应的平滑数据。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述状态判断单元具体用于:
每当所述数据采集单元采集到一个原始数据时,所述状态判断单元将该原始数据累加到预设的非加权累加值中,并记录累加次数;
若某一时刻,加权累加值不小于预设的校正边界,则所述状态判断单元判断该时刻虚拟现实头盔处于非静止状态;
若某一时刻,加权累加值小于预设的校正边界,则所述状态判断单元进一步获取非加权累加值对累加次数的均值,若加权累加值与该均值的差值小于预设的噪声边界,则判断该时刻虚拟现实头盔处于静止状态;否则,判断该时刻虚拟现实头盔处于非静止状态。
9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述参数获取单元具体用于:
当累加次数为0时,所述参数获取单元记录当前时刻的温度值;
当累加次数达到预设的第一阈值时,或者当所述状态判断单元判断虚拟现实头盔处于非静止状态且累加次数达到预设的第二阈值时,所述参数获取单元将非加权累加值对累加次数的均值作为与记录的温度值对应的校正参数,并将非加权累加值清空,将累加次数置为0;
当所述状态判断单元判断虚拟现实头盔处于非静止状态且累加次数未达到第二阈值时,所述参数获取单元直接将非加权累加值清空,并将累加次数置为0;
所述装置还包括数据存储单元,用于按照预设的温度间隔存储温度值及每个温度值对应的校正参数,在所述参数获取单元获取到与某一温度值对应的校正参数之后,若该温度值与所述数据存储单元中存储的最接近的某一温度值的差值小于预设值,则使用获取到的校正参数替换所述数据存储单元中原有的校正参数。
10.如权利要求9所述的装置,其特征在于,所述数据校正单元具体用于:
每当所述数据采集单元采集到与某一温度值对应的原始数据时,所述数据校正单元确定所述数据存储单元中与该温度值最接近的两个温度值、以及与这两个温度值对应的校正参数;根据校正参数与温度值在小范围内的线性关系,计算该温度对应的校正偏移量;将该原始数据与所述校正偏移量的差值作为校正后的陀螺仪数据。
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