【干货】加速度校准分析(Pixhawk加速度校准算法简析)
文 / across【作者简介】
不懂算法、不懂编程的飞控算法工程师
略懂飞行控制
略懂开源px4飞控
前面简单介绍过陀螺仪校准的方法（原文：【干货】陀螺仪的数据处理），主要是提供一种方案去校准数据的零偏。同样的，加速度数据一样需要进行标定，下面先看几个问题。
1. 加速度计上电校准零偏是否可行？
答案是否，以PX4飞控为例，在NED系下，水平放置时，机体测量加速度的数据应该是，所以，除非你确定你的飞控校准加速度零偏的时候是绝对的水平，否则只会加大误差，更别谈每次上电自动校准，减零偏了，试想一下，如果我就是要飞机在斜坡上起飞，那飞机飞起来回平就完全不对了，飞机认为的水平已经不是你所见的水平。
2.加速度计校准有哪些方法？
主要有两种，一种是依赖于高精度的外部设备，比如转台等，进行的精确标定；主要校准安装误差，比例系数和零位偏移。方法为静态六位置法标定法。六位置法一般需要借助高精度转台进行试验测试，将姿态解算测试系统水平固定在转台测试台面上，安装过程中保证系统坐标系与转台测试面坐标系重合，对加速度传感器的各敏感轴进行竖直向上和向下测试，通过转动转台的内框-中框-外框对加速度计三个轴共测试六次。利用最小二乘法计算对六位置数据行进最小误差估计得到 12 个误差系数。具体方法可以参考一些导航方面的书籍论文。
另外一种则是重力参考标定，飞控会自动运行代码或离线数据采集进行参数计算。我们主要讲工程上最实用的，明显第二种比较简单实用，一般来讲，是不会用到转台这类设备进行精确标定的，原因就是设备太贵，买不起。所以一般采用重力参考标定方式。
3.加速度校准的原理？
静态放置情况下，无论加速度计计的位置在哪，所测的的加速度模值始终应该是当地重力加速度。
4.校准的目的？
换个说法，就是如果不校准会怎样？简单来讲，会影响你姿态解算的精度，比如互补滤波，解算的静态精度与测量的重力加速度有直接关系，所以能提高姿态解算的精度。
5.可不可以不校准？
实际应用也可以不校准加速度计，毕竟，精度再差，也不差那么一些，当然，如果对飞控的精度要求比较高，还是校准最好。
加速度计一般校准一次即可，不需要每次都上电校准，所以，也可以采集离线数据，校准之后，将参数写入你的飞控代码。
6.如何做？
主要介绍两种方法，包括pixhawk飞控的算法解析。
6.1离线数据matlab计算
飞控静止下，随便转几个面，保持一段时间，记录飞控的加速度数据。
建立模型：
带入上式，进行最小二乘拟合，matlab中用lsqcurvefit函数，求出a1-a6参数。
实验结果如图所示：
图中看出，校准后，加速度计数据的输出更接近重力加速度g，与重力加速度的误差更小。
得到参数如下：
1.0010 0.1178 1.0059 -0.2940 0.9926 0.1514
6.2 PX4固件加速度计校准算法
因为不是外部设备（转台）进行标定，所以校准的原理与前面介绍的一样，都采用重力加速度作为参考。
建立模型：
accel_corr是参考向量，也就是重力加速度向量
accel_T是转换矩阵，包含旋转和尺度缩放
accel_raw是实际测量的加速度向量
accel_offs是加速度数据的零点偏移
飞控采用六面校准，即取6个面的数据，则可以得到参考向量。
分别对应头朝上，朝下，朝左，朝右，反向，水平放置，则实测的数据accel_raw_ref。
步骤：
一、先求出每个轴的偏移，方法是利用重力加速度在每个轴上的最大最小数据，求和后除以2得到。
二、下面求accel_T矩阵的参数，包含9个未知参数，一个轴有3个数据，每个方向有3个轴数据，所以这时只需采样3面数据即可。
展开：
即转换成A * x = b形式。
x =A^-1 * b
接着就是求解线性方程组，求出x矩阵，即accel_T。
具体代码见src\modules\commander\accelerometer_calibration.cpp文件。
7.几个需要注意的点
Ø前面有提到，在采集数据的时候，主要是要获得静态状态下数据，所以最好不要加速晃动飞控采集，同样的原理，比如开源pixhawk飞控校准的时候，在摆6个面的时候，尽量缓慢，且保持一段时间；
Ø虽然求出了12个参数，但是pixhawk飞控输出加速度数据的时候，也只用了6个数据，3个零偏，3个尺度变换因子，即accel_T矩阵的对角元素；
Ø前面所述的算法，只是核心的思想，PX4飞控实际的模型还包含了旋转信息。
这里的rot矩阵，主要是根据你的飞控安装方向，外置罗盘的安装方向进行的数据坐标系校正；
Ø加速度数据的标定并不能保证你的飞行是水平的，如果有几度的安装误差，飞起来会怎样？很显然，飞机会以固定的角度，一直往一个地方飘。
如果有读者对飞控研发的某些知识点，有不清楚的地方可以在评论下写明，笔者会挑一些普遍的问题进行讲解。后续文章主要方向还是算法方面，且偏向工程应用，具体的理论推导就不阐述了。
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