Alles, was Sie über den BNO085-Sensor wissen müssen

  • Der BNO085 bietet erweiterte Beschleunigungs-, Rotations- und Magnetfeldmessungen.
  • Es unterstützt verschiedene Anwendungen wie AR/VR, Robotik und IoT.
  • Seine Fähigkeit, Daten zu fusionieren, macht ihn zu einem genauen und effizienten Sensor.
  • Es verfügt über Betriebsmodi, die sich an unterschiedliche Bedürfnisse anpassen, beispielsweise den UART-RVC-Modus.

bno085

El Sensor BNO085 Es handelt sich um eine Technologie, die sich unter anderem in Anwendungen im Zusammenhang mit Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und Robotersystemen großer Beliebtheit erfreut. Dieses kleine, aber leistungsstarke Gerät vereint die Funktionalität eines Beschleunigungsmessers, eines Gyroskops und eines Magnetometers auf einem einzigen Chip und ist damit ein unverzichtbares Werkzeug für die genaue Messung von Bewegungen und Ausrichtungen in drei Dimensionen.

Der von CEVA und Bosch gemeinsam entwickelte BNO085 stellt nicht nur eine Verbesserung gegenüber seinem Vorgänger BNO080 dar, sondern behebt auch einige schwerwiegende Mängel in dessen Leistung, wie beispielsweise Probleme mit dem SPI-Protokoll. Der BNO085 verfügt außerdem über eine Reihe von Verbesserungen, die ihn ideal für den Einsatz in Geräten machen, die einen geringen Stromverbrauch und eine hohe Präzision bei der Bewegungserfassung erfordern, wie etwa IoT-Geräte, VR-Controller und mobile Roboter.

Was ist BNO085?

Das BNO085 ist ein 9-Achsen-System-in-Package (SiP), das die schnelle Entwicklung sensorgestützter Geräte ermöglichen soll, von Augmented-Reality-Anwendungen bis hin zu Robotik und dem Internet der Dinge (IoT). Es verfügt über einen Beschleunigungsmesser, ein Magnetometer und ein Gyroskop sowie einen stromsparenden Arm Cortex M0+-Prozessor mit SH-2-Firmware, der Sensordaten verwaltet und zu nutzbaren Informationen zusammenführt.

Der BNO085 ist darauf ausgelegt, extreme Präzision bei der Bewegungsverfolgung in 9 Freiheitsgraden (9DOF) zu bieten, eine Fähigkeit, die unter anderem die Erkennung von Beschleunigung, Winkelgeschwindigkeit und Magnetfeldrichtung umfasst. Darüber hinaus ist dieser Sensor in der Lage, erweiterte Bibliotheken von CEVA auszuführen und sich an verschiedene Anwendungen anzupassen, beispielsweise Virtual-Reality-Controller, bei denen ein geringer Stromverbrauch und eine geringe Latenz wichtig sind.

Unterschiede zum BNO080

Eine der ersten Fragen bei der Bewertung des BNO085 ist, wie er sich vom BNO080 unterscheidet. Auf den ersten Blick scheinen beide Geräte die gleichen Hardwarekomponenten zu haben, der entscheidende Unterschied liegt jedoch in der Firmware. Der BNO085 ist nicht nur ein Update des BNO080, sondern löst auch wichtige Probleme wie einen „Timeout“ in SPI, was sich negativ auf die Funktionalität des BNO080 bei Verwendung dieses Kommunikationsprotokolls auswirkte. Darüber hinaus ist der BNO085 vollständig abwärtskompatibel mit dem Code und den Frameworks, die ursprünglich für den BNO080 entwickelt wurden.

Hinsichtlich der bereitgestellten Daten sind beide Sensoren in der Lage, folgende Arten von Informationen zu liefern:

  • Beschleunigungsvektor: Drei Beschleunigungsachsen, die sowohl Schwerkraft als auch lineare Bewegung umfassen.
  • Winkelgeschwindigkeitsvektor: Drei Rotationsachsen zur Messung der Winkelgeschwindigkeit.
  • Magnetfeldvektor: Drei Achsen der Magnetfelderkennung im Mikro-Tesla (uT).
  • Orientierungsvektor: Vier Quaternionpunkte, die es ermöglichen, präzise Daten für eine ordnungsgemäße Rotationsmanipulation zu erhalten.

BNO085 Erweiterte Funktionen

Einer der größten Vorteile des BNO085 liegt in seiner Fähigkeit, die Sensorfusion direkt am Gerät durchzuführen. Das bedeutet, dass der Sensor nicht nur Rohwerte von Beschleunigung, Winkelgeschwindigkeit oder Magnetfeldern liefert, sondern diese Informationen kombiniert und weitere nützliche Daten liefert, wie etwa Schwerkraft- und Orientierungsvektoren.

Zusätzlich zu den Basissensoren bietet der BNO085 zusätzliche Berichte, die für verschiedene Anwendungen optimiert sind, wie zum Beispiel Virtual oder Augmented Reality. Dazu gehören:

  • Optimierte Rotationsvektoren: Speziell für AR- und VR-Anwendungen entwickelt, bei denen niedrige Latenz und geringer Stromverbrauch entscheidend sind.
  • Kalibrierte und rohe Sensorberichte: Der BNO085 kann gleichzeitig kalibrierte und unkalibrierte Daten von Beschleunigungsmesser-, Gyroskop- und Magnetometersensoren liefern.
  • Stabilitätserkennung und -klassifizierung: Kann erkennen, ob ein Objekt ruht oder sich ständig bewegt.
  • Aufprall- und Aktivitätsmelder: Es umfasst die Erkennung von Schritten, Erschütterungen, signifikanten Bewegungen und die allgemeine Klassifizierung von Aktivitäten.

Diese zusätzlichen Berichte machen den BNO085 zur idealen Wahl für Produktdesigner, die genaue, einfach integrierbare Daten für tragbare Geräte, Roboter und Virtual-Reality-Controller suchen.

Hauptanwendungen

Der BNO085 ist vielseitig und kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. Zu den bemerkenswertesten gehören:

  • Augmented und Virtual Reality (AR/VR): Dank seiner Sensorfusionsfähigkeit und geringen Latenz ist der BNO085 eine ausgezeichnete Wahl für AR- und VR-Geräte, die eine präzise Bewegungs- und Orientierungsverfolgung erfordern.
  • Mobile Roboter: Die Kombination aus Beschleunigungsmessern und Gyroskopen macht es ideal für Roboter, die Bewegungen in Echtzeit messen müssen, seien es autonome Staubsauger oder Drohnen.
  • Internet der Dinge (IoT): Seine kompakte Größe und sein geringer Stromverbrauch machen es zu einer bevorzugten Lösung für IoT-Geräte, die Positionsinformationen benötigen.

Weitere potenzielle Anwendungen umfassen Sport-Tracking, Gesundheits- und Wellnessgeräte sowie Gaming-Controller. Im Allgemeinen kann jedes Gerät, das eine genaue Messung von Bewegungen in drei Dimensionen benötigt, von der Verwendung dieses Sensors profitieren.

Technische Details und Hardware

ESP32-Pinbelegung

Der BNO085-Sensor hat eine sehr kompakte Größe mit Abmessungen von etwa 5,2 mm x 3,8 mm und eignet sich daher für Anwendungen, bei denen der Platz eine wichtige Rolle spielt. In diesem kleinen Paket befinden sich alle Sensoren, die Sie für Ihre Messungen benötigen, sowie ein kleiner Prozessor, der die Datenfusion übernimmt.

Einige Plattformen wie Adafruit haben verschiedene Versionen dieses Sensors entwickelt, um ihn zugänglicher und einfacher für Heimwerker- oder Bildungsprojekte zu machen. Diese Versionen umfassen Anpassungen an Breakout-Boards, die eine direkte Verbindung mit Mikrocontrollern wie Arduino oder Raspberry Pi ermöglichen und sogar Spannungsregler und I2C-Anschlüsse für eine direktere Integration bieten.

Betriebsarten

Der BNO085 kann je nach den Anforderungen des Projekts für den Betrieb in verschiedenen Modi konfiguriert werden. Zu den einfachsten und nützlichsten Modi gehört der UART-RVC-Modus. Dieser Modus ist speziell dafür konzipiert, kalibrierte Kurs- und Beschleunigungsmessungen zu erhalten, was ihn ideal für Anwendungen wie Roboterstaubsauger macht. Dies wäre ein einfacher, aber effektiver Weg, der es ermöglicht, nützliche Daten mit einem geringen Maß an Komplexität in der Integration zu erhalten.

Dieser Modus und andere erweiterte Einstellungen machen es zu einer unschlagbaren Wahl, wenn es darum geht, einen All-in-One-Sensor anzubieten, der die Datenfusion übernimmt, ohne dass externe Prozessoren oder komplexe Software erforderlich sind.

Darüber hinaus wurden für diejenigen, die die fortgeschritteneren Modi nutzen möchten, Bibliotheken sowohl für CircuitPython als auch für Arduino entwickelt, die es einfach machen, diesen Sensor in Elektronikprojekte zu integrieren, unabhängig vom Erfahrungsniveau des Benutzers.

Letztendlich ist der BNO085 ein leistungsstarker und vielseitiger Sensor, der es Entwicklern ermöglicht, präzise und unkompliziert mit Bewegungs- und Orientierungsdaten zu arbeiten. Dank seiner fortschrittlichen Sensorfusionsfunktionen und der Fähigkeit, mit geringem Stromverbrauch zu arbeiten, eignet sich dieses Gerät ideal für eine Vielzahl von Anwendungen, von tragbaren Geräten über Robotik bis hin zu Augmented- und Virtual-Reality-Systemen.


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