CN112146678B - 一种确定校准参数的方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种确定校准参数的方法及电子设备，该方法应用于具有惯性测量单元IMU的电子设备，以便于对IMU的测量数据进行精确校准，以减小随机噪声对IMU的不良影响，提高IMU的测量精度，该方法包括：电子设备先获取IMU采集的第一原始测量数据，第一原始测量数据是电子设备处于静止状态时采集的；然后将第一原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第一频域数据；接着从第一频域数据中获取低于设定阈值的第一参考频域数据，并对第一参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第一参考测量数据；最终电子设备根据第一参考测量数据，确定IMU的校准参数。

Description

一种确定校准参数的方法及电子设备

技术领域

本申请涉及终端设备领域，尤其涉及一种确定校准参数的方法及电子设备。

背景技术

惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。陀螺仪及加速度计是IMU的主要元件，其精度直接影响到惯性***的精度。航位推算、运动状态识别等与用户运动相关的技术在移动设备中被广泛应用，这些技术的实现效果都依赖于陀螺仪及加速度计输出信号的准确性。而对于移动设备上的陀螺仪及加速度计而言，影响其输出信号准确性的主要因素包括：各轴的零点随时间漂移，各轴的零点随温度漂移、各轴的灵敏度系数随温度漂移，以及与陀螺仪或加速度计处于同一块电路板上的其它元器件震动带来的随机噪声。

目前，针对加速度计的各轴的零点随时间或者温度漂移，现有技术提供一种确定校准参数的方法，该方法利用最小二乘、迭代求解的方法对加速度计静止状态下的测量数据做变换，得到加速度计的标度因子和零偏，从而利用加速度计的标度因子和零偏对加速度计的测量数据进行校准。

但是由于加速度计及陀螺仪都属于灵敏度较高的器件，即使对加速度计的各轴的零点标定和温度补偿，其它元器件震动所带来的随机噪声的影响仍无法忽略，而目前现有技术并没有给出有效的解决方式，导致加速度计及与陀螺仪测量的数据精度不高。

发明内容

本申请提供一种确定校准参数的方法及电子设备，用以生成校准参数，以便于对IMU采集的测量数据进行精确校准，以减小随机噪声对IMU的不良影响，提高IMU的测量精度。

第一方面，本申请实施例提供了一种确定校准参数的方法，该方法适用于电子设备，该方法包括：电子设备先获取IMU采集的第一原始测量数据，第一原始测量数据是电子设备处于静止状态时采集的，然后将第一原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第一频域数据，接着从第一频域数据中获取低于设定阈值的第一参考频域数据，并对第一参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第一参考测量数据；最终根据第一参考测量数据，确定IMU的校准参数。

本申请实施例中，电子设备利用上述方法对IMU采集的测量数据进行精确校准，以减小随机噪声对IMU的不良影响，提高IMU的测量精度。

在一种可能的设计中，电子设备还获取IMU采集的第二原始测量数据，然后将第二原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第二频域数据；接着，从第二频域数据中获取低于设定阈值的第二参考频域数据，并对第二参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第二参考测量数据；最终根据校准参数，对第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值。

本申请实施例中，先对IMU采集的测量数据进行过滤，利用上述方法确定出来校准参数对过滤之后的测量数据进行校准，以提高IMU的测量精度。

在一种可能的设计中，若IMU包括加速度计，根据第一参考测量数据，确定IMU的校准参数，符合下述公式要求：

A＝S(V-O)

其中，V＝[V_x,V_y,V_z]为加速度计的第一参考测量数据，V_x为加速度计x轴上的第一参考测量数据，V_y为加速度计y轴上的第一参考测量数据、V_z为加速度计z轴上对应的第一参考测量数据；S为加速度计的标度因子，O为加速度计的零偏，A表示加速度计在静止状态下的期望值，A＝[a_x,a_y,a_z]^T能满足

其中g为实际重力加速度值，a_x为加速度计x轴上的期望值，a_y为加速度计y轴上的期望值，a_Z为加速度计z轴上的期望值。

本申请实施例中，利用上述方法可以确定出加速度计的标度因子和零偏，以便于对加速度计采集的测量数据进行精确校准。

在一种可能的设计中，在确定加速度计的标度因子和零偏之后，电子设备可以根据加速度计的标度因子和零偏，对第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值，符合下述公式要求：

其中，V＝[V_x,V_y,V_z]为加速度计的第二参考测量数据V_x为加速度计x轴上的第二参考测量数据，V_y为加速度计y轴上的第二参考测量数据、V_z为加速度计z轴上对应的第二参考测量数据；

表示校准之后的测量值，

为加速度计x轴上校准之后的测量值，

为加速度计y轴上校准之后的测量值，

为加速度计z轴上校准之后的测量值。

本申请实施例中，电子设备利用上述方法确定出来校准参数对过滤之后的测量数据进行校准，以提高IMU的测量精度。

在一种可能的设计中，若IMU包括陀螺仪，根据第一参考测量数据，确定IMU的校准参数，符合下述公式要求：

其中，C_s为第一参考频域数据中的角速度集合，N为角速度集合中的角速度个数，W_i为第i个角速度值，i从1到N；O为陀螺仪的零偏；

其中，ω_gt是陀螺仪的实际转速，ω_x,ω_y,ω_z分别为陀螺仪在转台匀速旋转的情况下，分别采集的x,y,z轴的第一参考测量数据，S_x、S_y、S_Z为陀螺仪分别在x,y,z轴的标度因子。

本申请实施例中，利用上述方法可以确定出陀螺仪的标度因子和零偏，以便于对陀螺仪计采集的测量数据进行精确校准。

在一种可能的设计中，在确定陀螺仪的标度因子和零偏之后，电子设备根据校准参数，对第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值，符合下述公式要求：

w＝S(W-O)

其中，w＝[w_x,w_y,w_z]^T为校准后陀螺仪的x,y,z轴的角速度值，S＝S_x＝S_y＝S_z为陀螺仪分别在x,y,z轴的标度因子。

本申请实施例中，电子设备利用上述方法确定出来校准参数对过滤之后的测量数据进行校准，以提高IMU的测量精度。

第二方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器。其中，存储器用于存储一个或多个计算机程序；当存储器存储的一个或多个计算机程序被处理器执行时，使得该电子设备能够实现上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。

第三方面，本申请实施例还提供一种装置，该装置包括执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法的模块/单元。这些模块/单元可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。

第四方面，本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。

第五方面，本申请实施例还提供一种包含计算机程序产品，当计算机程序产品在终端上运行时，使得电子设备执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种确定校准参数的方法流程示意图；

图3a为本申请实施例提供的第一原始测量数据的时域波形示意图；

图3b为本申请实施例提供的第一频域量数据的频域波形示意图；

图3c为本申请实施例提供的第一参考测量数据的时域波形示意图；

图4为本申请实施例提供的一种适用场景示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种适用场景示意图；

图6为本申请实施例提供的一种地图构建流程示意图；

图7为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。其中，在本申请实施例的描述中，以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

目前IMU在增强现实(augmented reality，AR)、虚拟现实(virtual reality，VR)、自动化等领域得到了非常广泛的应用，AR设备和VR设备可以是手机，扫地机器人、或智能手表、VR眼镜、运动手环等一些可穿戴设备，还可以是无人驾驶汽车、无人机等设备。手机、可穿戴设备等电子产品上用到的基本都是微机电***(micro-electro-mechanical system，MEMS)加速度计和陀螺仪，MEMS是集微传感器、微执行器、微机械结构、微电源微能源、信号处理和控制电路、高性能电子集成器件、接口、通信等于一体的微型器件或***。

由于手机、扫地机器人、VR眼镜等设备中还有可能存在引起震动的元器件，例如，手机中马达工作时会引起震动，扫地机器人中的驱动电机运行时会引起震动，VR眼镜中的光机工作时会引起震动。这些元器件的震动会增加IMU工作环境的随机噪声，从而可能导致降低IMU测量结果的精确度。

针对上述问题，本申请实施例提供一种确定校准参数的方法，该方法可以适用于上述具有IMU的电子设备。该方法主要包括：电子设备的处理器先获取IMU在静止状态下采集的第一原始测量数据，然后对其进行快速傅里叶变换，得到频域数据，并对该频域数据进行滤波，然后对滤波之后的频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第一参考测量数据，基于第一参考测量数据确定IMU的校准参数。因为对数据进行了滤波，所以可以过滤掉其它器件震动所带来的随机噪声，这样基于过滤之后的数据求得的校准参数的准确度较高，以便对传感器因为震动噪声带来的误差进行补偿，提高IMU的测量精度。

本申请实施例提供的确定校准参数的方法可以应用于任何具有IMU的电子设备中，比如上述介绍的各种AR设备或VR设备。以下介绍一种本申请实施例可以应用到的电子设备的结构，以该电子设备可以手机。图1示出了该电子设备100的一种结构示意图。

电子设备100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，USB接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块151，无线通信模块152，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头193，显示屏194，以及SIM卡接口195等。其中传感器模块180可以包括陀螺仪传感器180A，加速度传感器180B，磁场传感器180C、电场传感器180D、压力传感器180E、接近光传感器180G、指纹传感器180H，触摸传感器180K、转轴传感器180M(当然，电子设备100还可以包括其它传感器，比如温度传感器，距离传感器、环境光传感器、气压传感器、骨传导传感器等，图中未示出)。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor,ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor,DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(Neural-network Processing Unit,NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。其中，控制器可以是电子设备100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了***的效率。

处理器110可以运行本申请实施例提供的确定校准参数的方法的计算机指令，以实现提高IMU的测量精度。当处理器110集成不同的器件，比如集成CPU和GPU时，CPU和GPU可以配合执行本申请实施例提供的确定校准参数的方法的指令，比如确定校准参数的方法中部分算法由CPU执行，另一部分算法由GPU执行，以得到较快的处理效率。

显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dot lightemitting diodes，QLED)等。在一些实施例中，电子设备100可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。

摄像头193(前置摄像头或者后置摄像头，或者一个摄像头既可作为前置摄像头，也可作为后置摄像头)用于捕获静态图像或视频。通常，摄像头193可以包括感光元件比如镜头组和图像传感器，其中，镜头组包括多个透镜(凸透镜或凹透镜)，用于采集待拍摄物体反射的光信号，并将采集的光信号传递给图像传感器。图像传感器根据光信号生成待拍摄物体的原始图像。

内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，从而执行电子设备100的各种功能应用以及数据处理。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作***，应用程序(比如相机应用，微信应用等)的代码等。存储数据区可存储电子设备100使用过程中所创建的数据(比如相机应用采集的图像、视频等)等。

内部存储器121还可以存储本申请实施例提供确定校准参数的算法的代码。当内部存储器121中存储的算法的代码被处理器110运行时，处理器110对测量数据进行时频转换，并对转换后的数据进行过滤，基于过滤后的数据计算校准参数。

此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。

当然，本申请实施例提供的算法的代码还可以存储在外部存储器中。这种情况下，处理器110可以通过外部存储器接口120运行存储在外部存储器中的算法的代码，实现对用户的触摸操作进行响应。

下面介绍传感器模块180的功能。

陀螺仪传感器180A(或者简称为陀螺仪)，为IMU的主要器件，可以用于确定电子设备100的运动姿态。在一些实施例中，可以通过陀螺仪传感器180A确定电子设备100围绕三个轴(即，x，y和z轴)的角速度。

加速度传感器180B(或者简称为加速度计)，为IMU的主要器件，可以用于检测电子设备100在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。即加速度传感器180B可以用于检测电子设备100当前的运动状态，比如抖动还是静止。

磁场传感器180C，为IMU中的器件，可以用于将各种磁场及其变化的量转变成电信号。

电场传感器180D，为IMU中的器件，指能感受电场强度并转换成可用输出信号的传感器。

压力传感器180E，为IMU中的器件，用于感受压力信号，可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中，压力传感器180E可以设置于显示屏194。压力传感器180E的种类很多，如电阻式压力传感器，电感式压力传感器，电容式压力传感器等。电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板。当有力作用于压力传感器180E，电极之间的电容改变。电子设备100根据电容的变化确定压力的强度。当有触摸操作作用于显示屏194，电子设备100根据压力传感器180A检测所述触摸操作强度。电子设备100也可以根据压力传感器180E的检测信号计算触摸的位置。在一些实施例中，作用于相同触摸位置，但不同触摸操作强度的触摸操作，可以对应不同的操作指令。例如：当有触摸操作强度小于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时，执行查看短消息的指令。当有触摸操作强度大于或等于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时，执行新建短消息的指令。

接近光传感器180G可以包括例如发光二极管(LED)和光检测器，例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。电子设备通过发光二极管向外发射红外光。电子设备使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时，可以确定电子设备附近有物体。当检测到不充分的反射光时，电子设备可以确定电子设备附近没有物体。

陀螺仪传感器180A(或加速度传感器180B)可以将检测到的运动状态信息(比如角速度)发送给处理器110。处理器110基于运动状态信息确定当前是手持状态还是脚架状态(比如，角速度不为0时，说明电子设备100处于手持状态)。

指纹传感器180H用于采集指纹。电子设备100可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁，访问应用锁，指纹拍照，指纹接听来电等。

触摸传感器180K，也称“触控面板”。触摸传感器180K可以设置于显示屏194，由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器180K用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器180K也可以设置于电子设备100的表面，与显示屏194所处的位置不同。

示例性的，电子设备100的显示屏194显示主界面，主界面中包括多个应用(比如相机应用、微信应用等)的图标。用户通过触摸传感器180K点击主界面中扫地机器人应用的图标，触发处理器110启动扫地机器人应用，打开作业地图。显示屏194显示扫地机器人应用的界面，例如作业地图界面。

电子设备100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块151，无线通信模块152，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。

移动通信模块151可以提供应用在电子设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块151可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(lownoise amplifier，LNA)等。移动通信模块151可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块151还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块151的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块151的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。

调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器170A，受话器170B等)输出声音信号，或通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器110，与移动通信模块151或其他功能模块设置在同一个器件中。

无线通信模块152可以提供应用在电子设备100上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星***(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块152可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块152经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块152还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。

另外，电子设备100可以通过音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。电子设备100可以接收按键190输入，产生与电子设备100的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。电子设备100可以利用马达191产生振动提示(比如来电振动提示)。电子设备100中的指示器192可以是指示灯，可以用于指示充电状态，电量变化，也可以用于指示消息，未接来电，通知等。电子设备100中的SIM卡接口195用于连接SIM卡。SIM卡可以通过***SIM卡接口195，或从SIM卡接口195拔出，实现和电子设备100的接触和分离。

应理解，在实际应用中，电子设备100可以包括比图1所示的更多或更少的部件，本申请实施例不作限定。

下述以本申请实施例应用在上述图1所示的电子设备中为例，对本申请技术方案进行说明。图2所示为本申请提供的确定校准参数的方法流程图，该方法包括如下步骤：

步骤201，在电子设备处于静止状态时，电子设备的处理器110获取IMU所采集的第一原始测量数据。

具体地，本申请实施例中IMU包括以下至少一种传感器：陀螺仪传感器180A、加速度传感器180B、磁场传感器180C、电场传感器180D和压力传感器180E等。电子设备的处理器110可以按照设定周期触发各个IMU采集数据，也可以在检测到电子设备的指定功能被调用时再触发对应的IMU采集数据。可选的，指定功能被调用时可以指电子设备的姿态满足在设定时长内保持不变的条件。例如，用户在接听电话、阅读短信、拍照对焦、打开网络浏览器、搜索无线信号、扫地机器人正在充电等场景下电子设备的姿态在一定时间内有可能保持姿态固定不变。因此，预先可以人为地将这类业务对应的功能设置为可以触发IMU采集数据的指定功能。当然电子设备也可以将其它在一定时间内保持姿态固定的功能作为上述指定功能，本申请仅以上述功能为例进行说明，并不构成对本申请的限定。

需要说明的是，本申请实施例中电子设备处于静止状态可以指的是电子设备处于一种完全静止的状态，也可以是电子设备处于接近但并非完全静止的状态，即电子设备尚存在比较小的运动幅度。

示例性的，当IMU为加速度计时，加速度计采集的第一原始测量数据包括x、y和z轴三个轴向的加速度计值；当IMU为陀螺仪时，陀螺仪采集的第一原始测量数据包括x、y和z轴三个轴向的角速度值。

步骤202，处理器110将第一原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第一频域数据。

示例性地，假设第一原始测量数据的时域波形如图3a所示，那么经过快速傅里叶变换之后第一频域数据的频域波形如图3b所示。从图3b可见，该频域波形并不平稳，存在一些突变值，该突变值也就是可能由其它器件震动带来的随机噪声。

步骤203，处理器110从第一频域数据中获取低于设定阈值的第一参考频域数据，并对第一参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第一参考测量数据。

示例性地，假设设定阈值为图3b中的K值，那么电子设备的处理器110将图3b中的大于等于K值的频域数据过滤掉，获取小于K值的第一参考频域数据。进一步地，电子设备的处理器110对过滤后的第一参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到如图3c所示的时域波形(深色区域301)对应的第一参考测量数据。从图3c可见，滤波之后的时域波形的波形平稳，没有突变值，也就是说由其它器件震动所带来的随机噪声已经被过滤掉。

需要说明的是设定阈值可以是预先人为地通过对频谱的分析所确定的频率值并将其存储在内部存储器121中，电子设备可以采用设有该设定阈值的软件滤波单元滤除第一频域数据中的随机噪声(即上述突变值)。

步骤204，处理器110根据第一参考测量数据，确定IMU的校准参数。

具体来说，一方面，假设电子设备是VR眼镜，电子设备的IMU中包括加速度计，VR眼镜的加速度计采集在不同静止状态下的加速度计值，然后通过最小化实际加速度与重力加速度的差值以得到加速度计的零偏和标度因子。一般来说，当温度稳定时，加速度计的校准模型公式[1]可以为：

A＝S(V-O)……公式[1]

其中，V＝[V_x,V_y,V_z]为实际测得的第一参考测量数据(即加速度计值)，V_x为x轴上的第一参考测量数据，V_y为y轴上的第一参考测量数据、V_z为z轴上对应的第一参考测量数据；S为标度因子，O为零偏，A表示加速度计在静止状态下的期望值，A＝[a_x,a_y,a_z]^T能满足

其中g为实际重力加速度值，a_x为x轴上的期望值，a_y为y轴上的期望值，a_Z为z轴上的期望值。

也就是说，加速度计的第一参考测量数据通过该公式一进行校准之后，期望校准之后的测量值A＝[a_x,a_y,a_z]^T能满足

其中g为实际重力加速度值。一般地，还可以将公式一所示的校准模型替换成矩阵形式，如公式[2]所示。

假设S为对称矩阵，通过按照如下公式[3]和公式[4]最小化实际加速度与重力加速度之间的差值E，优化变量S与O中的9个变量，最终得到加速度计的零偏和标度因子。

其中，V_j,k表示第k次静止姿态下的j轴加速度计的输出，O_j表示j轴的零偏，j为x,y,z，所以O_j即O_x,O_y,O_z，S_xx,S_yy,S_zz表示x,y,z轴的尺度因子，S_xy,S_xz,S_yz表示xy,xz,yz轴间的串扰影响因子，e_k表示第k次静止状态下的误差项，g为实际重力加速度值。

另一方面，假设电子设备是VR眼镜，电子设备的IMU中包括陀螺仪，VR眼镜的陀螺仪采集在不同静止状态下的角速度值，然后处理器110将第一参考频域数据代入如下公式[5]，得到陀螺仪中的陀螺仪的零偏O；

其中，C_s为参考频域数据中的角速度集合，N为角速度集合中的角速度个数，W_i为第i个角速度值，i从1到N。

需要说明的是，传统技术中，在校准陀螺仪时，若想得到标度因子S需要借助匀速转台，硬件配置较为复杂，本申请实施例中，将标度因子S设为对角矩阵

对角线上的值为各轴的尺度因子。在转台匀速旋转的情况下，读取陀螺仪的读数，利用公式[6]即可求解出标度因子S_x、S_y、S_Z。

也就是说，处理器110将第一参考测量数据代入如下公式[6]，得陀螺仪各轴的标度因子；

其中，ω_gt是陀螺仪的实际转速，ω_x,ω_y,ω_z分别为陀螺仪在转台匀速旋转的情况下，分别采集的x,y,z轴的参考测量值，S_x、S_y、S_Z为陀螺仪在x,y,z轴的标度因子。

进一步地，电子设备在确定了IMU的校准参数之后，还可以利用该校准参数对IMU所采集的原始测量数据直接进行校准。当然，电子设备还可以利用该校准参数对上述步骤203中过滤后的测量数据进行校准。具体的，电子设备可以获取IMU采集的第二原始测量数据，然后将第二原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第二频域数据，并从第二频域数据中获取低于设定阈值的第二参考频域数据，然后对第二参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第二参考测量数据。最终，电子设备利用上述步骤204中得到的校准参数对第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值。

需要说明的是，上述确定校准参数的过程与IMU采集第二原始测量数据的过程并不存在严格的先后顺序，可以先确定校准参数，后采集第二原始测量数据，也可以先采集第二原始测量数据，后确定校准参数，也可以同时执行。

比如，针对加速度计来说，处理器110可以根据上述公式中所确定出来的IMU中的加速度计的零偏O和标度因子S，通过如下公式[7]对IMU中的加速度计的第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值。

其中，V＝[V_x,V_y,V_z]为加速度计的第二参考测量数据，V_x为x轴上的第二参考测量数据，V_Y为y轴上的第二参考测量数据、Vz为z轴上对应的第二参考测量数据；S为标度因子，O为零偏，

表示校准之后的测量值，

为x轴上校准之后的测量值，

为y轴上校准之后的测量值，

为z轴上校准之后的测量值。

再比如，针对陀螺仪来说，处理器110可以根据上述公式中所确定的IMU中的陀螺仪的零偏O和标度因子S，通过如下公式[8]对陀螺仪的第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值。

w＝S(W-O)……公式[8]

其中，w＝[w_x,w_y,w_z]^T为校准后x,y,z轴的角速度值，O为零偏，S＝S_x＝S_y＝S_z为陀螺仪x,y,z轴的标度因子。

示例性的，在上述判断电子设备是否处于静止状态时，本申请可以通过具体具体过程进行确定。

第一步骤，测量数据筛选过程。

电子设备按照设定周期触发IMU采集数据，或是电子设备的指定功能被调用时触发IMU采集数据，若IMU包括加速度计，采集的数据包括加速度计的原始测量数据，那么电子设备对加速度计输出的原始测量数据进行高通滤波，将重力加速度这一加速度静态分量从原始测量数据中滤除，得到由于运动产生的加速度动态分量。同理，若IMU还包括陀螺仪，则同样对陀螺仪输出的原始测量数据进行高通滤波，得到陀螺仪原始测量数据中由于运动产生的角速度动态分量。

进一步地，还可以对加速度计或陀螺仪经过高通滤波后的测量数据进行平滑处理，可用的平滑处理技术手段包括低通滤波、中值滤波和均值滤波等。

更进一步地，还可以对加速度传感器和陀螺仪经过平滑后的信号进行整流，从而将加速度传感器和陀螺仪输出的信号波形的负半轴部分翻转至正半轴。

第二步骤，测量数据计算过程。

电子设备的处理器110计算经过上述处理之后的加速度计的测量数据的最大值和方差值。同理，若IMU还包括陀螺仪，则同样计算陀螺仪的经过上述处理之后的测量数据的最大值和方差值。

第三步骤，静止状态判决过程。

电子设备将上述提取的加速度计的测量数据的最大值和方差值，分别与预设的最大值阈值和方差值阈值作比较，若加速度计的测量数据的最大值不大于预设的最大值阈值，且确定加速度传感器180B的测量数据的方差值不大于预设的方差值阈值，则确定电子设备始终处于静止状态。

同理，若IMU还包括陀螺仪，则还要将上述提取的陀螺仪的测量数据的最大值和方差值，分别与预设的第二最大值阈值和第二方差值阈值作比较，若电子设备上的加速度计的测量数据的最大值和方差值分别不大于预设的第一最大值阈值和第一方差值阈值，以及电子设备上的陀螺仪的测量数据的最大值和方差值分别不大于预设的第二最大值阈值和第二方差值阈值，则确定电子设备始终处于静止状态。

可选的，在上述确定校准参数的过程中，电子设备可以通过上述方法同时触发IMU采集电子设备处于静止状态的原始测量数据，并将满足这部分原始测量数据保存至内部存储器121。一旦内部存储器121中的该原始测量数据的数目满足一定阈值时，触发电子设备的处理器110重复执行上述步骤201至步骤204，得到新的校准参数，并将新的校准参数更新至内部存储器121中的参数池中。IMU在运行过程中定时或实时地检测参数池是否有更新，如果参数池有校准参数的更新，则从参数池提取最近一次更新的校准参数作为IMU新的校准参数，利用新的校准参数对后续的测量数据进行校准；如果参数池没有更新，则继续使用当前的校准参数对后续测量数据进行校准。

以下将结合附图和应用场景，对本申请实施例提供的确定校准参数的方法进行详细介绍。

场景一

本申请实施例所提供的确定校准参数的方法可以应用于如图4所示的电子设备100和VR眼镜200基于连接线互联的场景。在图4所示的场景中，电子设备100将自身的屏幕显示内容投影到VR眼镜200中，用户通过VR眼镜200观看照片、视频或者打游戏，享受更大屏幕的体验。本申请实施例中，VR眼镜200的处理器可以按照上述图2所示的步骤201至步骤204所示的方法，先采集VR眼镜200处于静止状态时IMU测量到的原始测量数据，然后过滤VR眼镜200中的光机等元器件的随机噪声对IMU的干扰，再基于过滤之后测量数据确定校准参数，VR眼镜200可以利用该校准参数对IMU后续采集的测量数据进行校准，以提高VR眼镜200中的加速度计与陀螺仪的测量精度。

除此之外，本申请实施例也可以单独应用于电子设备100中，具体地，电子设备的处理器110先采集手机处于静止状态时IMU采集到的原始测量数据，然后过滤电子设备100中的马达等元器件的噪声对IMU所造成的干扰，再基于过滤之后数据确定校准参数，电子设备100可以利用该校准参数对IMU采集的测量数据进行校准，以提高电子设备100中的加速度计与陀螺仪的测量精度。

场景二

另一方面，本申请实施例提供的确定校准参数的方法也可以应用于如图5所示的正在执行清扫作业的扫地机器人300中。

扫地机器人为了实现自主避障和规划路线，开始使用机器视觉技术。基于机器视觉的扫地机器人，可以通过摄像头获取图像，再基于获取的图像以及合理的算法实现规划路径、躲避障碍。目前市面上扫地机器人是采用即时定位与地图构建技术(simultaneouslocalization and mapping，SLAM)，能够通过摄像头观测扫地机器人清扫的空间，识别扫地机器人清扫的空间里的标志物体及主要特征，通过三角定位原理绘制出房间地图进行导航，从而确认自身在清扫空间的位置、已清扫区域、未清扫区域等。由于扫地机器人在快速运动和纯旋转等场景下，视觉的鲁棒性较差，近年来出现了许多融合IMU的算法，来提高SLAM算法的鲁棒性。

具体的，图6所示为一种SLAM算法，跟踪定位过程：当有图像输入时，扫地机器人的处理器会对其进行特征点的提取，根据初始帧得到相机的初始位姿。基于扫地机器人的IMU所采集的信息，可以对图像预积分、滤波处理得到估计的位姿。最后处理器对两个位姿再进行融合，初始化地图，对初始状态进行姿态估计或重定位。当有更多的图像输入，则处理器会计算帧与帧之间的姿态以跟踪局部地图。在定位的结尾，还会判断是否***了新的关键帧。

局部建图过程：依次是选取关键帧，删除无效的地图点，并新增有效地图点以保证地图的质量。可选地，还会对局部地图还会做光束法平差(bundle adjustment，BA)优化。

闭环过程：处理器会在相似图像帧间选取候选的像素点，根据候选点进行相似变换，计算帧之间的姿态，并对整个回环进行融合和优化基本图，以保证导航路径的准确性。

可见，在上述SLAM算法中，如果IMU所采集的信息的测量精度较低，则会较大的影响跟踪定位过程，最终影响所构建的地图可用性。因此，本申请实施例将上述确定校准参数的方法应用于上述跟踪定位过程，也就是实时确定校准参数，并对IMU采集的数据进行校准，以实现准确地对初始状态进行姿态估计或重定位。

在本申请的另一些实施例中，本申请实施例公开了一种电子设备，如图7所示，该电子设备可以包括：触摸屏701，其中，该触摸屏701包括触控面板707和显示屏708；一个或多个处理器702；存储器703；一个或多个应用程序(未示出)；以及一个或多个计算机程序704，IMU705、上述各器件可以通过一个或多个通信总线706连接。其中该一个或多个计算机程序704被存储在上述存储器703中并被配置为被该一个或多个处理器702执行，该一个或多个计算机程序704包括指令，上述指令可以用于执行如图2相应实施例中的各个步骤。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有计算机指令，当该计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的确定校准参数的方法。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述相关步骤，以实现上述实施例中的确定校准参数的方法。

另外，本申请的实施例还提供一种装置，这个装置具体可以是芯片，组件或模块，该装置可包括相连的处理器和存储器；其中，存储器用于存储计算机执行指令，当装置运行时，处理器可执行存储器存储的计算机执行指令，以使芯片执行上述各方法实施例中的确定校准参数的方法。

其中，本申请实施例提供的电子设备、计算机存储介质、计算机程序产品或芯片均用于执行上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。

通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上内容，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种确定校准参数的方法，应用于具有惯性测量单元IMU的电子设备，其特征在于，所述方法包括：

获取IMU采集的第一原始测量数据，所述第一原始测量数据是所述电子设备处于静止状态时采集的，所述IMU包括加速度计；

将所述第一原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第一频域数据；

从所述第一频域数据中获取低于设定阈值的第一参考频域数据，并对所述第一参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第一参考测量数据；

按照下述公式要求，根据所述第一参考测量数据，确定所述IMU的校准参数；

A＝S(V-O)

其中，V＝[V_x,V_y,V_z]为所述加速度计的第一参考测量数据，V_x为所述加速度计x轴上的第一参考测量数据，V_y为所述加速度计y轴上的第一参考测量数据、V_z为所述加速度计z轴上对应的第一参考测量数据；S为所述加速度计的标度因子，O为所述加速度计的零偏，A表示所述加速度计在静止状态下的期望值，A＝[a_x,a_y,a_z]^T能满足

其中g为实际重力加速度值，a_x为所述加速度计x轴上的期望值，a_y为所述加速度计y轴上的期望值，a_Z为所述加速度计z轴上的期望值；

获取所述IMU采集的第二原始测量数据；

将所述第二原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第二频域数据；

从所述第二频域数据中获取低于所述设定阈值的第二参考频域数据，并对所述第二参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第二参考测量数据；

根据所述校准参数，对所述第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述校准参数，对所述第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值，符合下述公式要求：

其中，V’＝[V_x’,V_y’,V_z’]为所述加速度计的第二参考测量数据，V_x’为所述加速度计x轴上的第二参考测量数据，V_y’为所述加速度计y轴上的第二参考测量数据、V_z’为所述加速度计z轴上对应的第二参考测量数据；

表示校准之后的测量值，

为所述加速度计x轴上校准之后的测量值，

为所述加速度计y轴上校准之后的测量值，

为所述加速度计z轴上校准之后的测量值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述IMU包括陀螺仪，所述根据所述第一参考测量数据，确定所述IMU的校准参数，符合下述公式要求：

其中，C_s′为所述第一参考频域数据中的角速度集合，N为角速度集合中的角速度个数，W_i为第i个角速度值，i从1到N；O′为所述陀螺仪的零偏；

其中，ω_gt是所述陀螺仪的实际转速，ω_x,ω_y,ω_z分别为所述陀螺仪在转台匀速旋转的情况下，分别采集的x,y,z轴的第一参考测量数据，S_x′、S_y′、S_Z′为所述陀螺仪分别在x,y,z轴的标度因子。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述校准参数，对所述第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值，符合下述公式要求：

w＝S′(W-O′)

其中，w＝[w_x,w_y,w_z]^T为校准后所述陀螺仪的x,y,z轴的角速度值，S′＝S_x′＝S_y′＝S_z′为所述陀螺仪分别在x,y,z轴的标度因子。

5.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

所述存储器用于存储一个或多个计算机程序；

当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行：

获取IMU采集的第一原始测量数据，所述第一原始测量数据是所述电子设备处于静止状态时采集的，所述IMU包括加速度计；

将所述第一原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第一频域数据；

从所述第一频域数据中获取低于设定阈值的第一参考频域数据，并对所述第一参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第一参考测量数据；

按照下述公式要求，根据所述第一参考测量数据，确定所述IMU的校准参数；

A＝S(V-O)

其中，V＝[V_x,V_y,V_z]为所述加速度计的第一参考测量数据，V_x为所述加速度计x轴上的第一参考测量数据，V_y为所述加速度计y轴上的第一参考测量数据、V_z为所述加速度计z轴上对应的第一参考测量数据；S为所述加速度计的标度因子，O为所述加速度计的零偏，A表示所述加速度计在静止状态下的期望值，A＝[a_x,a_y,a_z]^T能满足

其中g为实际重力加速度值，a_x为所述加速度计x轴上的期望值，a_y为所述加速度计y轴上的期望值，a_Z为所述加速度计z轴上的期望值；

获取所述IMU采集的第二原始测量数据；

将所述第二原始测量数据进行快速傅里叶变换，得到第二频域数据；

从所述第二频域数据中获取低于所述设定阈值的第二参考频域数据，并对所述第二参考频域数据进行快速傅里叶逆变换，得到第二参考测量数据；

根据所述校准参数，对所述第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值。

6.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备具体执行：

根据所述校准参数，对所述第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值，符合下述公式要求：

其中，V′＝[V_x′,V_y′,V_z′]为所述加速度计的第二参考测量数据，V_x’为所述加速度计x轴上的第二参考测量数据，V_y’为所述加速度计y轴上的第二参考测量数据、V_z’为所述加速度计z轴上对应的第二参考测量数据；

表示校准之后的测量值，

为所述加速度计x轴上校准之后的测量值，

为所述加速度计y轴上校准之后的测量值，

为所述加速度计z轴上校准之后的测量值。

7.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，所述IMU包括陀螺仪，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备具体执行：

所述根据所述第一参考测量数据，确定所述IMU的校准参数，符合下述公式要求：

其中，C_s′为所述第一参考频域数据中的角速度集合，N为角速度集合中的角速度个数，W_i为第i个角速度值，i从1到N；O′为所述陀螺仪的零偏；

其中，ω_gt是所述陀螺仪的实际转速，ω_x,ω_y,ω_z分别为所述陀螺仪在转台匀速旋转的情况下，分别采集的x,y,z轴的第一参考测量数据，S_x′、S_y′、S_Z′为所述陀螺仪分别在x,y,z轴的标度因子。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备具体执行：

根据所述校准参数，对所述第二参考测量数据做校准，得到校准之后的测量值，符合下述公式要求：

w＝S′(W-O′)

其中，w＝[w_x,w_y,w_z]^T为校准后所述陀螺仪的x,y,z轴的角速度值，S′＝S_x′＝S_y′＝S_z′为所述陀螺仪分别在x,y,z轴的标度因子。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至4任一项所述的确定校准参数的方法。

10.一种芯片，其特征在于，所述芯片与存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以执行如权利要求1至4任一项所述的确定校准参数的方法。

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