如何根据俯仰角的变化，判断一次运动发生呢？

要根据 MPU6050 测得的俯仰角（Pitch）变化 来判断一次运动是否发生，可以结合 角度变化幅度、变化速率（角速度）和时间连续性 进行分析。以下是具体方法：

---

1. 设定阈值检测（静态→动态）

• 原理：当俯仰角的变化超过设定的阈值时，认为发生了运动。

• 步骤：

  1. 计算角度变化量：

     • 记录初始俯仰角 θ0θ0​（静止状态下的基准值）。

     • 实时监测当前俯仰角 θtθt​，计算变化量 Δθ=∣θt−θ0∣Δθ=∣θt​−θ0​∣。

  2. 设定角度阈值：

     • 例如：$\Delta \theta >5°$（具体阈值需根据应用场景调整，避免噪声误触发）。

  3. 触发条件：

     • 当 $\Delta \theta$ 持续超过阈值一段时间（如 100ms），判定为有效运动。

---

2. 结合角速度（动态检测）

• 原理：仅用角度可能响应较慢，可配合陀螺仪的 Y轴角速度（Pitch 方向角速度） 提高灵敏度。

• 步骤：

  1. 读取陀螺仪的 Y 轴角速度 ωyωy​（单位：°/s）。

  2. 设定角速度阈值（如 ∣ωy∣>10°/s∣ωy​∣>10°/s）。

  3. 联合判断：

     • 若 $\Delta \theta >阈值$ 且 ωy>阈值ωy​>阈值，则判定为运动发生。

---

3. 时间窗口滤波（抗噪声）

• 原理：避免瞬时噪声（如振动）误触发。

• 方法：

  • 在 固定时间窗口（如 200ms） 内，若俯仰角变化持续超过阈值，才判定为运动。

  • 示例代码逻辑（伪代码）：

    python

    复制

    if abs(current_pitch - initial_pitch) > threshold:motion_counter += 1if motion_counter > time_window:trigger_motion_event()
    else:motion_counter = 0

---

4. 运动方向判断（可选）

• 通过俯仰角变化的 符号（正/负） 区分运动方向：

  • 正角度变化：抬头/向后倾斜（如从水平到仰头）。

  • 负角度变化：低头/向前倾斜（如从水平到俯身）。

---

5. 实际应用注意事项

1. 校准初始状态：

   • 启动时需静止 1~2 秒，校准初始俯仰角 θ0θ0​（消除零偏）。

2. 动态阈值调整：

   • 在高速运动场景中，可适当提高阈值；高精度场景则降低阈值。

3. 传感器融合：

   • 若需更高可靠性，可结合加速度计和陀螺仪数据（互补滤波或卡尔曼滤波），减少漂移影响。

---

示例场景

• 点头检测：

  • 俯仰角快速变化（如 $\Delta \theta >15°$）且角速度 ωy>30°/sωy​>30°/s，判定为一次点头动作。

• 跌倒检测：

  • 俯仰角持续增大（如 $\Delta \theta >60°$）并保持，可能表示跌倒。

---

总结

通过 俯仰角变化量 + 角速度 + 时间滤波 的组合策略，可以可靠地检测运动事件。具体参数需根据实际传感器噪声、运动速度和环境干扰进行调优。