CN109238310A - 一种对mems传感器进行温度补偿的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种对MEMS传感器进行温度补偿的方法及装置，所述方法包括如下步骤：在MEMS传感器处于静止状态下，采集不同温度下传感器的多组数据，每组数据包括一个传感器输出数值和一个其对应的该时刻的传感器温度值；采集后先计算初始温度补偿系数，后续采用增量法继续进行温度补偿系数的计算；并根据当前的温度补偿系数计算传感器的静态输出补偿量数据和补偿后的传感器输出数值。由于采用了软件方式利用计算机程序进行补偿，不添加额外的硬件成本以及额外的物理空间；利用增量式计算方法，温度补偿系数可以快速计算获得，降低了等待时间；增量式计算方法降低了CPU负担，减少了内存占用。

Description

一种对MEMS传感器进行温度补偿的方法及装置

技术领域

本发明涉及一种对MEMS传感器进行温度补偿的方法及装置，尤其适于低成本的MEMS传感器，比如无人机等运动载体上用的陀螺仪数值、加速度计等。

背景技术

现有的低成本的MEMS传感器因为工艺和设计的原因，其输出的数值会因为外在环境温度的变化而改变，而且每次上电之后数据的一致性也无法保证。在低成本MEMS传感器的应用中，对传感器主动进行温度补偿的方案很少，有些公司对传感器所在的部分单独做成了一个模组，并对其进行了恒温处理。而现在行业中更大部分的应用只是局限在对传感器部分进行散热，或者使用加热电阻实现某一温度区域内的恒温。

现有技术中使用保温盒对MEMS传感器进行保温无疑会加大硬件成本的投入，并且会占据一定的物理空间，这对于设备的小型化和低成本化是一个障碍。而对传感器进行被动散热则不能满足在全天候的条件下使用，尤其是在夏季高温环境中。

发明内容

本发明的目的是在不增加硬件成本和物理空间的情况下对MEMS传感器进行温度补偿并满足全天候的使用。

为此，本发明提出一种对MEMS传感器进行温度补偿的方法，包括如下步骤：S1、在MEMS传感器处于静止状态下，采集不同温度下传感器的多组数据，每组数据包括一个传感器输出数值和一个其对应的该时刻的传感器温度值；S2、根据采集的数据计算初始温度补偿系数；根得到初始温度补偿系数后，后续采用增量法继续进行温度补偿系数的计算，每次采集一组数据后，在前次计算的基础上对温度补偿系数进行增量更新；S3、在得到初始温度补偿系数或增量更新后的温度补偿系数后，根据当前的温度补偿系数计算传感器的静态输出补偿量数据和补偿后的传感器输出数值。

在一些实施例中，采用拟合法计算初始温度补偿系数

在一些实施例中，在采用拟合法时，通过使误差最小的算法求得拟合系数。

在一些实施例中，使最小是通过求解多元函数的极值问题来解决的。

在一些实施例中，求解多元函数的极值问题时，通过求导数将公式变成多元一次方程，通过矩阵法求解。

在一些实施例中，采用拟合法计算初始温度补偿系数时，用最小二乘算法将传感器的静态偏置输出数据拟合成温度的二次曲线并保证误差最小；其中，温度补偿系数有三个，初始温度补偿系数的计算是通过计算最低三组数据从而求得二次曲线的三个系数。

在一些实施例中，进行增量计算时，本次矩阵就可以通过上一次的矩阵同当前数据的加法运算获得。

在一些实施例中，在增量更新时，引入下述中间变量：

其中t为当前采集到的温度数据，y为传感器的数据。

在一些实施例中，确认所述静止状态的方法包括如下步骤：采用滑动窗口数据方差作为判断，如果当前传感器的输出数据数据方差小于某一特定值，则认为其处于静止状态。

在一些实施例中，所述滑动窗口的采样窗口的数据个数n取值为2的倍数。

本发明还提出一种MEMS传感器数据处理方法，采用上述的方法进行温度补偿。

本发明还提出一种运动载体的姿态解算方法，其特征在于，采用上述的方法进行温度补偿，计算出此时真实的陀螺仪数值和加速度计的数值，然后再进行姿态解算。

本发明还提出一种嵌入式设备，包括CPU和存储器，CPU通过接口连接MEMS传感器并采集MEMS传感器的数据，存储器中存储有计算机程序，所述CPU可执行该计算机程序用于实现上述的方法。

本发明还提出一种对MEMS传感器进行温度补偿的装置，包括CPU和存储器，CPU通过接口连接MEMS传感器并采集传感器的数据，存储器中存储有计算机程序，所述CPU可执行该计算机程序用于实现上述的方法。

本发明还提出一种计算机存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序可被执行用于实现上述的温度补偿方法或数据处理方法或姿态解算方法。

本发明包括如下有益效果：(1)由于采用了软件方式利用计算机程序进行补偿，不添加额外的硬件成本以及额外的物理空间。(2)利用增量式计算方法，温度补偿系数可以快速计算获得，降低了等待时间。(3)增量式计算方法降低了CPU负担，减少了内存占用。(4)采用本发明进行温度补偿后，传感器输出的数值经补偿后不再会因为外在环境温度的变化而改变，而且每次上电之后数据的一致性也得以保证。而现有方法需要设计较为复杂的采样电路，需要额外的器件，这对于成本敏感型的产品来说是不可取的。而且当前方法不需要任何外部装置或者辅助装置，方便简单。

在本发明的一些实施例中，数据方差判断的引入降低了偶然误差的影响，并消除了由于传感器运动所造成的补偿不准确，提高了算法的准确度。

附图说明

图1是本发明实施例增量式快速温度补偿算法流程示意图。

图2是本发明实施例算法优化及完善流程示意图。

图3-1是本发明实施例原始数据及拟合曲线示意图。

图3-2是本发明实施例温度补偿后曲线示意图。

具体实施方式

本发明的下述实施例采用快速温度补偿算法对MEMS传感器进行温度补偿。此算法的计算机程序的运行是在MEMS传感器进行温度补偿的装置(通常为嵌入式设备)的cpu里面实现的，cpu通过IIC或者SPI接口连接MEMS传感器并采集传感器的数据。

在一些变通实施例中，也可能把此算法的计算机程序存储于MEMS传感器上的存储器中并在MEMS传感器上的控制器中运行，但MEMS传感器是个特定的ASIC芯片，只能处理简单的数据处理功能，因此大部分的传感器生产厂家并不会把程序直接安装在传感器里面，除非是做高附加值的传感器解决方案。

在另一些变通实施例中，也可能把此算法的计算机程序在上位机运行(此种情况下嵌入式设备只负责采集数据而并不处理，只是把数据传送给上位机进行处理)，但在上位机运行需要通过sd卡等离线数据传输方式或者使用无线wifi等在线数据传输方式将数据传输到上位机，经过运算后再将计算之后的系数传输回cpu，但这样必然会导致设备的依赖性变高，在不同的应用场合(野外等)变得复杂。

实施例一

本实施例的方法的流程如图1所示。在描述该流程之前，下面先对该方法的理论基础进行介绍。

(1)快速温度补偿算法具体实现方法。

假设当前传感器处于静止状态，那么理想的输出应该为理想初始值(本实施例以陀螺仪数值、加速度计等为例，则理想初始值为0)，但因为受到环境温度变化的影响，其输出并不是理想初始值(比如，静止的陀螺仪和加速度计却不输出0值)，而是输出一个和温度成一定的关系的有偏差的值。这个偏差是一个静态偏差，对此偏差进行补偿就是本实施例的主要任务。

经过大量实验我们发现，传感器的静态偏置输出数据可以拟合成温度的二次曲线并可以保证误差最小，因此快速温度补偿算法采用最小二乘算法来拟合二次曲线。根据我们的多次试验，使用二次曲线就可以比不使用任何补偿算法有了质的提升，而且二次曲线相对于高次曲线，所占用的计算资源也要少；相反，高次曲线方案在我们试验中，随着次数的增加，数据拟合的边际提升变得越来越小，使用的资源却越来越高，因此二次曲线拟合是一种相对来说性价比较高的方法。这里所说的偏置指的是传感器的输出数据同真实数据之间的差值。

因此在本实施例中我们将传感器的静态偏置输出数据拟合成温度的二次曲线。为此，我们假设当前传感器的静态输出补偿量和温度满足以下关系

y＝a₀+a₁t+a₂t² (1-1)

其中y代表传感器的静态输出补偿量数据，t代表当前温度，其可以经过传感器内部的温度传感器读出，a₀、a₁、a₂代表需要拟合的系数。拟合出系数a₀、a₁、a₂之后，即可根据当前温度通过式(1-1)计算出传感器的静态输出补偿量。

本实施例中拟合系数a₀，a₁，a₂的理论和方法如下：

通过拟合此曲线，使误差Q最小，从而求得系数a₀，a₁，a₂。其中误差Q可表示为

其中y_i表示第i次采集到的传感器静态输出数据，n表示采集的数据数,t_i为i时刻(即采集yi时的那一时刻)的传感器温度值。

若要使Q最小可通过求解多元函数的极值问题来解决。求解多元函数的极值是一种基于最小二乘法的系数拟合方式(在其他一些实施例中，还可以使用数值优化的方法来求解此问题，在此不做详细说明)，这种方法是高等数学的方法，具体如下：

可得到

即有

经近一步化简

定义矩阵A为：

其中矩阵A为一3*3的对称矩阵，其中ti为i时刻的传感器温度值，n表示从开机到现在共采集了n个数据。

定义向量b为：

y_i表示i时刻传感器的输出数值(加速度数值或者陀螺仪数值等)，其中t_i为i时刻的传感器温度值，n表示从开机到现在共采集了n个数据。则

即：最终转化为求解三元一次方程组，即Ax＝b，其中A和b可以利用实测数据利用式1-7和1-8计算得到，从而最终求出a0、a₁、a₂三个系数。

因此最终的参数拟合转化为求解一线性方程组，只要采集最低三组数据(一组数据是指一个传感器输出数值y_i和一个其对应的该时刻的传感器温度值t_i)就可以求解曲线的三个系数，采集三个不同的数据，上面的矩阵A就变成了非奇异矩阵，矩阵为满秩矩阵，在矩阵理论上的这个矩阵是有唯一解的。这也是快速温度补偿算法的求解基础。

如果是拟合高次曲线，则数据量会增加：拟合p次曲线，至少需要p+1组数据，矩阵A也会变成大小为p×p的矩阵。

采用此快速温度补偿算法，可以实现传感器的输出数值边测量边补偿。

(2)基于增量方式的补偿算法

在第三次数据采集完成后，后续的每次计算均在前次计算的基础上进行增量计算。基于增量方式的具体算法为：

假设当前采集到的温度数据为t，传感器的数据为y，则做如下计算：

其中变量tmp0,tmp1,tmp2,tmp3,tmp4,表示增量计算的中间变量(引入这些中间变量是为了使下面的公式比较简化)。

则矩阵A和向量b的增量更新可以表示为

本公式可通过公式(1-7)获得，(1-7)表示的是多个数据累加求和的过程，因此本次矩阵可以通过上一次的矩阵同当前数据的加法运算获得。

则根据公式待拟合的系数a₀a₁a₂也就会跟着进行增量更新。

采用在原来已拟合得到的系数的基础上进行增量更新而不是从头开始进行拟合，这就可以大大降低储存数据造成的内存消耗，降低了低内存MCU和小内存单片机的负担。比如：以500HZ的采样率采集传感器数据，每次采集6个数据，数据类型为2个byte，一秒处理一次，就要占据500*6*2＝6000byte即5.85k左右的内存。而采用增量处理，每次只须6*2＝12byte。

计算出温度补偿系数a₀、a₁、a₂后，假设当前传感器的温度为t，传感器输出数据为y，则真实值y_t可通过以下公式计算得出。

y_t＝y-a₀-a₁t-a₂t² (1-12)

进而可以计算出此时真实的陀螺仪数值和加速度计的数值，最终提高姿态解算的精度。

本实施例通过使用温度补偿技术，将传感器的输出补偿为了理想初始值(比如0值)左右的数值(如前所述，对陀螺仪数值、加速度计数值等而言，理想的输出应该为0)。同不使用补偿方法相比较，提高了精度。这在最后的两幅图(图3-1和图3-2)的对比中也可以看的出来。

基于上述理论的温度补偿方法流程如图1所示，包括如下步骤：

1、在传感器静止状态下，采集不同温度下传感器的多组数据，每组数据包括一个传感器输出数值y_i和一个其对应的该时刻的传感器温度值t_i；

2、根据采集的数据计算初始温度补偿系数；

3、得到初始温度补偿系数后，后续采用增量法继续进行温度补偿系数的计算，每次采集一组数据后，在前次计算的基础上对温度补偿系数进行增量更新；

4、根据当前的温度补偿系数计算传感器的静态输出补偿量数据y和补偿后的传感器输出数值y_t。

该传感器输出数值y_t如果是陀螺仪数值、加速度计数值，则此时即可进行载体的姿态准确解算。

其中在采用拟合法时，通过使误差Q最小的算法求得拟合系数；而使Q最小是通过求解多元函数的极值问题来解决的。更进一步地，求解多元函数的极值问题时，通过求导数将公式变成多元一次方程，通过矩阵法求解，使求解过程得以简化。

后结温度补偿系数改为进行增量计算后，本次矩阵就可以通过上一次的矩阵同当前数据的加法运算获得。这要进一步有效利用了矩阵法的优势。

本实施例中的方法可用于解决在静止状态下基于MEMS工艺的陀螺仪和加速度计数据的温度补偿问题，由于MEMS的工艺，使得传感器的输出受温度的影响较大，因此，本方法对此类陀螺仪和加速度计具有重要意义。

实施例二

本实施例在上述实施例一的基础上，增加考虑实施例一中的快速温度补偿算法的适用条件的保证。

假如载体在整个使用时间内均是静止的，那么温度补偿可以一直处于运行状态并可以实时计算出温度补偿系数，然而这显然是一种理想状态。实际使用中是需要整个MEMS传感器进行运动的，运动时该方法的准确性大大降低，因此如何区分出运动状态以及在运动停止后继续进行温度补偿是提高整个算法可行性和准确性的关键。

在运动的时候，传感器输出的噪声是很大的，和静止相比几乎是数量级的差异，因此区分运动与否只需要计算数据方差即可，运动状态下的数据方差远超静止状态。因此，本实施例运动状态的区分采用滑动窗口数据方差作为判断。

滑动窗口是一种平均方法，指的是取最近的n个数据进行计算，比如取8个数据作为滑动窗口，当前数据更新后，取当前的数据和前8个数据的后7个共8个数据进行平均值的计算，后续数据更新后以此类推。

假设当前采样窗口为n(n一般取值为2的倍数，比如8，这样计算平均值的时候只要右移三位即可)，其中数据所在的缓冲区为buf[n]＝[x₁ … x_n]，则其均值为

其方差为：

假设当前的数据(所谓“数据”是指传感器的输出数据，任何MEMS传感器的的输出数据都可以，比如惯性传感器的加速度和角速度，磁罗盘的磁场强度，气压计的气压等)方差S小于某一特定值S_min，则确认为静止状态，将当前的数据进行上述增量式系数计算。否则确认并非处于静止状态，此时不再进行上述补偿，而是使用上一次温度补偿系数计算当前数据。其中特定值S_min是由用户设置的一个数值；由于运动状态下的数据方差远超静止状态下的数据方差，其分界明显，因此此特定值可以通过多次实测运动状态下的数据方差和静止状态下的数据方差，找出其分界区域，只要特定值S_min是设置在此分界区域，一般都不会对判断结果造成影响。具体流程如图2所示。

静止时进行增量系数计算，是因为此时传感器的输出主要受温度影响较大，而在运动时，传感器的输出主要受运动影响，温度变化引起的输出可以不考虑，如果此时再进行系数计算，必然产生较大的误差。

本发明实施例具有如下优点：

(1)不添加额外的硬件成本以及额外的物理空间。

(2)温度补偿系数可以快速计算获得，降低了等待时间。

(3)增量式计算方法降低了CPU负担，减少了内存占用。

(4)数据方差判断的引入降低了偶然误差的影响，提高了算法的准确度。

现有方法需要设计较为复杂的采样电路，需要额外的器件，这对于成本敏感型的产品来说是不可取的。而且当前方法不需要任何外部装置或者辅助装置，方便简单。

本发明方法已经经过试验，并实际测试了温度补偿的效果，效果提升很大。

在实验中，采集500个陀螺仪某一轴的数据，在使用本文提出的方法后，误差降低了6倍左右。其中图3-1的蓝线表示原始的陀螺仪数据，在3摄氏度的范围内，静态偏置由-0.2变化到了-0.165，红线表示拟合出的温度补偿曲线。图3-2表示经过温度补偿后的数据和实际数据的偏差程度，可见此时误差已经由之前的0.035降低到了0.006。

数据是陀螺仪在40-43度的范围内输出的数据，此数据的单位是度每秒。

图3-1横轴表示的温度，纵轴表示的陀螺仪输出的数据。静态偏置由-0.2变化到-0.165表示在静止状态下，本应该输出为0的数据，随着温度由40度变化到43度，输出的数据变化了0.035。

原始未经过补偿的数据变化范围从-0.2变化到-0.165，变化近于线性，幅度为0.035.

经过补偿之后，如图3-2所示，从-0.004变化了0.002幅度为0.006，相比于0.035变化为之前的1/6。

上述实验是针对陀螺仪做出的，其中数据是陀螺仪的某一轴的数据。但在一些实施例中，MEMS传感器还可以是惯性传感器的加速度和角速度、磁罗盘的三轴磁场强度等。

Claims (15)

1.一种对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于包括如下步骤：

S1、在MEMS传感器处于静止状态下，采集不同温度下传感器的多组数据，每组数据包括一个传感器输出数值y_i和一个其对应的该时刻的传感器温度值t_i；

S2、根据采集的数据计算初始温度补偿系数；根得到初始温度补偿系数后，后续采用增量法继续进行温度补偿系数的计算，每次采集一组数据后，在前次计算的基础上对温度补偿系数进行增量更新；

S3、在得到初始温度补偿系数或增量更新后的温度补偿系数后，根据当前的温度补偿系数计算传感器的静态输出补偿量数据y和补偿后的传感器输出数值y_t。

2.如权利要求1所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，采用拟合法计算初始温度补偿系数。

3.如权利要求2所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，在采用拟合法时，通过使误差Q最小的算法求得拟合系数。

4.如权利要求3所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，使Q最小是通过求解多元函数的极值问题来解决的。

5.如权利要求4所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，求解多元函数的极值问题时，通过求导数将公式变成多元一次方程，通过矩阵法求解。

6.如权利要求5所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，采用拟合法计算初始温度补偿系数时，用最小二乘算法将传感器的静态偏置输出数据拟合成温度的二次曲线并保证误差最小；其中，温度补偿系数有三个，初始温度补偿系数的计算是通过计算最低三组数据从而求得二次曲线的三个系数。

7.如权利要求6所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，进行增量计算时，本次矩阵通过上一次的矩阵同当前数据的加法运算获得。

8.如权利要求7所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，在增量更新时，引入下述中间变量：

其中t为当前采集到的温度数据，y为传感器的数据。

9.如权利要求1所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，确认所述静止状态的方法包括如下步骤：采用滑动窗口数据方差作为判断，如果当前传感器的输出数据数据方差S小于某一特定值S_min，则认为其处于静止状态。

10.如权利要求9所述的对MEMS传感器进行温度补偿的方法，其特征在于，所述滑动窗口的采样窗口的数据个数n取值为2的倍数。

11.一种MEMS传感器数据处理方法，其特征在于，采用如权利要求1-10中所述的方法进行温度补偿。

12.一种运动载体的姿态解算方法，其特征在于，采用如权利要求1-10中所述的方法进行温度补偿，计算出此时真实的陀螺仪数值和加速度计的数值，然后再进行姿态解算。

13.一种嵌入式设备，包括CPU和存储器，CPU通过接口连接MEMS传感器并采集MEMS传感器的数据，存储器中存储有计算机程序，所述CPU可执行该计算机程序用于实现如权利要求1-10所述的方法。

14.一种对MEMS传感器进行温度补偿的装置，包括CPU和存储器，CPU通过接口连接MEMS传感器并采集传感器的数据，存储器中存储有计算机程序，所述CPU可执行该计算机程序用于实现如权利要求1-10所述的方法。

15.一种计算机存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序可被执行用于实现如权利要求1-10所述的方法，或者实现如权利要求11所述的方法，或者实现如权利要求12所述的方法。