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Adafruit BNO085 Breakout, absolute Orientierung (BNO080), 9-DOF, STEMMA QT, 4754
€ 15.99
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Adafruit BNO085 Breakout für absolute Orientierung (BNO080), 9-DOF, STEMMA QT / Qwiic
Der BNO085 der Motion-Sensing-Experten von Hillcrest Laboratories nimmt die bekannten 3-Achsen-Beschleunigungsmesser, -Gyroskope, -Magnetometer und packt diese zusammen mit einem ARM Cortex M0-Prozessor auf einen Chip. Auf dem Prozessor läuft die SH-2-Firmware von Hillcrest, die das Lesen der Sensoren übernimmt und die Messungen zusammenführt. Die Beschreibung ähnelt sehr dem BNO055 von Bosch Sensortec und dennoch gibt es Unterschiede. Durch eine Vereinbarung zwischen Bosch und Hillcrest, besteht der BNO085 aus der gleichen Hardware, wie der BNO055. Die Unterschiede liegen jedoch in der Firmware.
Hier zunächst die Überschneidungen beider Sensoren:
Beschleunigungsvektor / Beschleunigungsmesser
Drei Beschleunigungsachsen (Schwerkraft + lineare Bewegung) in m/s^2
Winkelgeschwindigkeitsvektor / Kreisel
Drei "Rotations"-Achsen in rad/s
Magnetfeldstärke-Vektor / Magnetometer
Drei Achsen der Magnetfelderfassung in Mikro-Tesla (uT)
Linearbeschleunigungsvektor
Drei Achsen linearer Beschleunigungsdaten (Beschleunigung minus Schwerkraft) in m / s ^ 2
Schwerkraftvektor
Drei Achsen der Gravitationsbeschleunigung (abzüglich jeglicher Bewegung) in m / s ^ 2
Absoluter Orientierungs- / Rotationsvektor
Vierpunkt-Quaternionsausgabe für genaue Datenmanipulation
Dank der Assistenten für Sensorfusion und Signalverarbeitung von Hillcrest verfügt der BNO085 auch über:
Anwendungsoptimierte Rotationsvektoren
Für AR / VR, geringe Latenz und geringer Stromverbrauch
Zusätzliche Basissensorberichte
Separate und gleichzeitige Ausgänge der kalibrierten, nicht kalibrierten + Korrektur- und Raw-ADC-Ausgänge für den Beschleunigungsmesser, den Gyro und den Magnetometer
Erkennungs- und Klassifizierungsberichte:
Stabilitätserkennung und -klassifizierung
Bewegungsmelder
Antipp-, Schritt- und Schüttel-Erkennung
Aktivitätsklassifizierung
Darüberhinaus bietet der BNO085 auch eine Reihe von Erkennungs- und Klassifizierungsfunktionen, indem er die gemessene Bewegung weiter analysiert:
Stabilitätserkennung und -klassifizierung
Tap-Detektor
Schrittdetektor
Schrittzähler
Aktivitätsklassifizierung
Bewegungsmelder
Schüttelmelder
Durch die Adafruit Platine lässt sich der Sensor sowohl mit 5V als auch mit 3,3V betreiben und durch die STEMMA QT Anschlüsse ohne löten zu müssen mit einem Mikrocontrollerboard verbinden. Weitere Informationen und Bibliotheken für Arduino und CircuitPython/Python liefert Adafruit: https://learn.adafruit.com/adafruit-9-dof-orientation-imu-fusion-breakout-bno085/
Das Board wird aufgebaut und getestet mit einer Stiftleiste geliefert, die bei Bedarf angelötet werden kann.
Durch den vorhandenen STEMMA QT bzw. Qwiic Anschluss kannst du zum Prototyping auch auf das
STEMMA QT Adapterkabel
zurückgreifen.