隨著人工智能技術的多元化快速發展，各種智能場景應用不斷涌出，“motion detect”作為最有效而直接的空間信息感知單元，在人工智能應用場景中也被賦予了非常重要的角色。九軸姿態傳感器，包括了加速度計、陀螺儀和磁力計，為“motion detect”提供了必需的傳感數據。本篇主要講述九軸姿態傳感器中的加速度計部分。

受地心引力的影響，物體都有一個重力加速度，大家應該都知道它的值是1g=9.8米/秒^2。關于這個單位，簡單的用公式介紹一下，如果一個物體在t秒時間內速度從V1米/秒加速到V2米/秒，則這個物體的加速度a是多少，計算為a=(V2-V1)/t，所以a的單位是（米/秒）/秒，為米/秒^2。對于一個數學概念上的點的重力加速度，只有空間位置，而沒有方向，不過對于一個具有立體形狀的物體的重力加速度，會有X/Y/Z三軸方向性，九軸傳感器里面的加速度計就是指對X/Y/Z的三軸加速度感知。

如圖1所示，加速度傳感器的輸出包括Xout表示X軸的傳感數據分量，Yout表示Y軸的傳感數據分量，Zout表示Z軸的傳感數據分量，如果Xout/Yout/Zout分別是加速度矢量V在X/Y/Z三軸的投影，則根據圖示里面的三維空間的勾股定理，我們可以得出

“V^2 = Xout^2 + Yout^2 + Zout^2”（長方體：對角線^2 = 長^2 + 寬^2 + 高^2）

如果物體此時只受重力影響，我們就可以根據以上數據得出物體在X/Y/Z軸上面的傾斜角度了，假設三軸對應的傾斜角分別是Ax/Ay/Az，則根據直角三角形的斜邊公式“cos(A)=（∠A的）鄰邊/斜邊”可以得出

cos(Ax) = Xout / V對應的Ax = arcos(Xout / V)

cos(Ay) = Yout / V對應的 Ay = arcos(Yout / V)

cos(Az) = Zout / V 對應的Az = arcos(Zout / V)

圖1

以上內容是基于數字傳感器的數據處理，而有時候我們會選擇模擬傳感器，如圖2所示，對于模擬傳感器我們需要對ADC數據進行前期處理才能得到對應的Xout/Yout/Zout。圖2中所示為12位ADC模塊，所以其輸出值最大為2^12-1=4095，我們可以根據以下公式得出Xout/Yout/Zout的值。

Xout = （(ADCx/4095) * Vref – V0g) / Sens

Yout = （(ADCy/4095) * Vref – V0g) / Sens

Zout = （(ADCz/4095) * Vref – V0g) / Sens

其中等式中的ADCx/ADCy/ADCz為ADC輸出值，Vref為參考電壓，V0g為零加速度電壓值，Sens為加速度計的靈敏度（即單位重力發生變化后引起的電壓變化值）。如此，得到Xout/Yout/Zout的值后即可參考前面內容計算物體傾斜角。

審核編輯：符乾江