零知實驗室發布新版ICM20948模塊，可以非常方便的應用在零知各個系列開發板或其他類似MCU，它可以作為已經停產的MPU9250的替代品，下面演示它在零知ESP8266上的使用。

一、ICM20948深度解析：九軸傳感器的核心技術

1.1 什么是IMU？

IMU（Inertial Measurement Unit）即慣性測量單元，是融合加速度計、陀螺儀和磁力計的核心傳感器。ICM20948作為新一代九軸IMU，具備以下技術特性：

1.2 硬件架構解析

芯片內部采用三層堆疊結構：

MEMS傳感層：包含三軸加速度計和陀螺儀

ASIC處理層：集成數字運動處理器(DMP)

磁力計層：AK09916磁力計通過I2C從接口連接

1.3 九軸數據融合原理

姿態解算通過傳感器融合算法實現：

姿態矩陣=加速度計校準?陀螺儀積分?磁力計補償

典型算法對比：

二、硬件系統搭建

2.1 物料清單

2.2 電路連接詳解

零知ESP8266和ICM20948九軸加速度傳感器的接線圖：

ESP8266和ICM20948接線圖

三、軟件系統開發

3.1 校準驗證代碼

??// 在setup()中添加的校準驗證
if(SerialDebug) {
  Serial.println("Post-Calibration Accel Bias (mg):");
  Serial.print(1000*myIMU.accelBias[0]); 
  Serial.print(" ");
  Serial.print(1000*myIMU.accelBias[1]);
  Serial.print(" ");
  Serial.println(1000*myIMU.accelBias[2]);
}

將加速度偏置轉換為mg單位（1g=1000mg）

X/Y軸偏置應<50mg，Z軸接近0（理想值）

確保校準過程有效，避免硬件安裝誤差

3.2 動態零位補償

?static int calibration_cnt = 0;
if(calibration_cnt < 1000 && abs(myIMU.gx)

	

	前1000次采樣持續修正加速度偏置

	0.001為學習率系數，控制校準速度

	實現動態自適應，消除溫度漂移影響

	3.3傳感器數據預處理

	1.加速度計處理

	
myIMU.ax = (float)myIMU.accelCount[0] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[0];
myIMU.ay = (float)myIMU.accelCount[1] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[1];
myIMU.az = (float)myIMU.accelCount[2] * myIMU.aRes - myIMU.accelBias[2];

	

	數據處理流程：

	accelCount：原始ADC值

	aRes：分辨率計算（例如±16g量程時為2048 LSB/g）

	減去校準偏置消除零位誤差

	關鍵參數：

	量程設置：建議初始化時配置為±8g

	分辨率公式：aRes = 16.0 / 32768.0 (16位ADC)

	2.陀螺儀處理

	
?myIMU.gx = (float)myIMU.gyroCount[0] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[0];
myIMU.gy = (float)myIMU.gyroCount[1] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[1]; 
myIMU.gz = (float)myIMU.gyroCount[2] * myIMU.gRes - myIMU.gyroBias[2];

	

	漂移控制：

	典型偏置值應<1°/s

	溫度每升高1℃，零偏變化約0.01°/s

	改進建議：添加溫度補償函數

	3.磁力計數據融合

	
float mx_raw = (float)myIMU.magCount[1] * myIMU.mRes; // X/Y交換
float my_raw = (float)myIMU.magCount[0] * myIMU.mRes;
float mz_raw = -(float)myIMU.magCount[2] * myIMU.mRes; // Z反轉

myIMU.mx = (mx_raw - myIMU.magBias[1]) * myIMU.magScale[1];
myIMU.my = (my_raw - myIMU.magBias[0]) * myIMU.magScale[0];
myIMU.mz = (mz_raw - myIMU.magBias[2]) * myIMU.magScale[2];

	

	magBias：硬鐵干擾補償

	magScale：軟鐵畸變校正

	注意：校準數據需對應新坐標系

	3.4姿態解算核心算法

	1.Mahony濾波器調用

	
MahonyQuaternionUpdate(
  myIMU.ay,  // 加速度Y→X
  myIMU.ax,   // 加速度X→Y 
  -myIMU.az,  // 加速度Z反轉
  myIMU.gy * DEG_TO_RAD, // 陀螺Y→X
  myIMU.gx * DEG_TO_RAD, // 陀螺X→Y
  -myIMU.gz * DEG_TO_RAD,// 陀螺Z反轉
  myIMU.mx, 
  myIMU.my,
  myIMU.mz,
  myIMU.deltat
);

	

	2.歐拉角轉換

	
?      myIMU.yaw   = atan2(2.0f * (*(getQ()+1) * *(getQ()+2) + *getQ()
                    * *(getQ()+3)), *getQ() * *getQ() + *(getQ()+1)
                    * *(getQ()+1) - *(getQ()+2) * *(getQ()+2) - *(getQ()+3)
                    * *(getQ()+3));
      myIMU.pitch = -asin(2.0f * (*(getQ()+1) * *(getQ()+3) - *getQ()
                    * *(getQ()+2)));
      myIMU.roll  = atan2(2.0f * (*getQ() * *(getQ()+1) + *(getQ()+2)
                    * *(getQ()+3)), *getQ() * *getQ() - *(getQ()+1)
                    * *(getQ()+1) - *(getQ()+2) * *(getQ()+2) + *(getQ()+3)
                    * *(getQ()+3));
      myIMU.pitch *= RAD_TO_DEG;
      myIMU.yaw   *= RAD_TO_DEG;

      // Declination of SparkFun Electronics (40°05'26.6"N 105°11'05.9"W) is
      // 	8° 30' E  ± 0° 21' (or 8.5°) on 2016-07-19
      // - http://www.ngdc.noaa.gov/geomag-web/#declination
      myIMU.yaw  -= 8.5;
      myIMU.roll *= RAD_TO_DEG;

	

	3.5數據輸出

	串口協議設計

	
//打印格式與processing端格式一致
  Serial.print("Or: ");
  Serial.print(myIMU.yaw, 2);
  Serial.print(" ");
  
  Serial.print(myIMU.pitch, 2);
  Serial.print(" ");

  Serial.print(myIMU.roll, 2);
  Serial.println(" ");

	

	3.6Processing 3D可視化驗證

	將代碼庫文件安裝包解壓到C:UsersAdministratorDocumentsProcessinglibraries，然后在Processing中選擇開發板對應的串口號,就可以看到我們的3D模型根據九軸的姿態進行變化啦：

	
import processing.serial.*;

// 傳感器數據
float roll, pitch, yaw;
PVector accelerometer = new PVector();
PVector gyroscope = new PVector();
PVector magneticField = new PVector();

// 3D模型
PShape model;
PImage bgImage;

// 串口配置
Serial port;
String[] serialPorts;
int selectedPort = 0;
boolean printSerial = false;

void setup() {
  size(1024, 800, P3D);
  frameRate(60);
  
  // 加載資源
  bgImage = loadImage("background.png");
  model = loadShape("biplane.obj"); // 確保使用標準OBJ格式
  model.scale(30);
  
  // 初始化串口
  serialPorts = Serial.list();
  if(serialPorts.length > 0) connectSerial(serialPorts[0]);
}

void draw() {
  background(bgImage);
  
  // 3D場景設置
  pushMatrix();
  translate(width/2, height/2, 0);
  lights();
  
  // 應用旋轉
  rotateX(radians(pitch));
  rotateY(radians(yaw));
  rotateZ(radians(roll));
  
  // 繪制模型
  shape(model);
  popMatrix();
  
  // 顯示數據
  displaySensorData();
}

void serialEvent(Serial p) {
  try {
    String rawData = p.readStringUntil('n').trim();
    if(printSerial) println(rawData);
    
    String[] parts = split(rawData, ' ');
    if(parts.length >= 4) {
      switch(parts[0]) {
        case "Or:": // 歐拉角格式：Or: yaw pitch roll
          yaw = float(parts[1]);
          pitch = float(parts[2]);
          roll = float(parts[3]);
          break;
        case "Accel:":
          accelerometer.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
          break;
        case "Gyro:":
          gyroscope.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
          break;
        case "Mag:":
          magneticField.set(float(parts[1]), float(parts[2]), float(parts[3]));
          break;
      }
    }
  } catch(Exception e) {
    println("Serial Error: " + e.getMessage());
  }
}

void displaySensorData() {
  fill(0, 255, 0);
  textSize(16);
  textAlign(LEFT, TOP);
  String data = "Accelerometer(g): " 
    + nfp(accelerometer.x,1,2) + ", " 
    + nfp(accelerometer.y,1,2) + ", " 
    + nfp(accelerometer.z,1,2) + "n"
    + "Gyroscope(deg/s): " 
    + nfp(gyroscope.x,1,2) + ", "
    + nfp(gyroscope.y,1,2) + ", " 
    + nfp(gyroscope.z,1,2) + "n"
    + "Orientation: n"
    + "Yaw: " + nfp(yaw,1,1) + "°n"
    + "Pitch: " + nfp(pitch,1,1) + "°n"
    + "Roll: " + nfp(roll,1,1) + "°";
  text(data, 20, 20);
}

void connectSerial(String portName) {
  if(port != null) port.stop();
  try {
    port = new Serial(this, portName, 115200);
    port.bufferUntil('n');
    println("Connected to: " + portName);
  } catch(Exception e) {
    println("Connection failed: " + e.getMessage());
  }
}

void keyPressed() {
  // 切換串口
  if(key == ' ') {
    selectedPort = (selectedPort + 1) % serialPorts.length;
    connectSerial(serialPorts[selectedPort]);
  }
  // 切換調試輸出
  if(key == 'P' || key == 'p') printSerial = !printSerial;
  // 重置視角
  if(key == 'R' || key == 'r') {
    yaw = pitch = roll = 0;
  }
}

	

	四、實現結果分析

	觀察串口打印輸出的DMP姿態解算數據如下：

	

	Processing 3D可視化驗證：https://www.bilibili.com/video/BV1n3RPYWE8E/?share_source=copy_web&vd_source=75d3b293c1933aa8dc6757ac429e12da

	?

	五、項目資源匯總

	5.1 參考資料

	ICM20948數據手冊

	ESP8266技術參考

	5.2 源碼獲取

	
https://github.com/Leeri1y/ICM20948-ESP8266

	

	參考Github倉庫

	??

	64位Windows系統的Processing安裝包：

	通過網盤分享的文件：processing-4.3.3.7z

	鏈接: https://pan.baidu.com/s/12B4F33M1caRncVjSJiFPTg?pwd=9h5i 提取碼: 9h5i

	5.3 擴展學習

	Mahony濾波器數學推導

	歡迎各位道友相互討論，一直在學習的路上！


	審核編輯 黃宇