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这次我们来看一个嵌入式开发中的实用项目——MSPM03507天猛星MPU6050驱动。对于需要运动检测和姿态控制的嵌入式应用来说，MPU6050是一个性价比极高的选择，而德州仪器的MSPM03507微控制器则为这类应用提供了强大的处理能力。

MPU6050是一款集成了3轴加速度计和3轴陀螺仪的6轴运动跟踪传感器，能够检测加速度、旋转和温度变化。它广泛应用于机器人、游戏控制器、无人机等需要运动感知的设备中。MSPM03507作为TI的MSPM0系列微控制器，具有低功耗、高性能的特点，特别适合物联网和嵌入式传感应用。

本文将重点介绍如何在MSPM03507平台上实现MPU6050的完整驱动，包括I2C通信配置、传感器初始化、数据读取和姿态解算等关键环节。通过实际的代码示例和测试验证，帮助读者快速掌握这一技术组合的实际应用。

1. 核心能力速览

2. MPU6050传感器工作原理

MPU6050传感器模块包含两个核心部件：3轴加速度计和3轴陀螺仪，它们基于不同的物理原理工作，共同实现完整的运动检测功能。

2.1 3轴加速度计工作原理

加速度计基于压电效应原理工作。可以想象一个立方体盒子，内部有一个小球，盒子的六个壁面都由压电晶体材料制成。当盒子倾斜时，由于重力作用，小球会向倾斜方向移动，撞击对应的壁面产生微小的压电电流。

MPU6050有三对相对的压电壁面，分别对应三维空间的X、Y、Z轴。通过检测各轴产生的电流大小和方向，就能确定倾斜的角度和幅度。在静止状态下，Z轴加速度约为1g（重力加速度），X、Y轴加速度为0。当传感器倾斜或处于失重/超重状态时，相应的读数会发生变化。

加速度计支持四种可编程选择的测量范围：±2g、±4g、±8g和±16g，默认范围为±2g。原始数据范围为-32768到32767，通过以下公式转换为实际加速度值：

加速度 = (加速度计轴原始数据 / 65536 × 全量程加速度范围) g

以X轴为例，当原始数据为16384，量程选择±2g时： X轴加速度 = (16384 / 65536 × 4) g = 1g

2.2 3轴陀螺仪工作原理

陀螺仪基于科里奥利加速度原理工作。想象一个持续前后振动的音叉结构，由压电晶体固定。当尝试倾斜这个装置时，振动音叉的惯性会使晶体受到倾斜方向的力，从而产生压电电流。

陀螺仪同样支持四种测量范围：±250°/s、±500°/s、±1000°/s和±2000°/s。角速度的计算公式与加速度计类似：

角速度 = (陀螺仪轴原始数据 / 65536 × 全量程陀螺仪范围) °/s

以X轴为例，当原始数据为16384，量程选择±250°/s时： X轴角速度 = (16384 / 65536 × 500) °/s = 125°/s

3. 硬件连接与电路设计

MSPM03507与MPU6050的连接基于I2C通信协议，需要正确配置硬件引脚连接和电源电路。

3.1 硬件组件清单

• MSPM03507开发板 × 1
• MPU6050传感器模块 × 1
• 杜邦线若干
• 面包板或PCB底板
• 3.3V稳压电源

3.2 电路连接方案

MSPM03507引脚 MPU6050引脚 功能描述 ----------- ----------- -------- 3.3V VCC 电源正极 GND GND 电源地 PA10（SCL） SCL I2C时钟线 PA11（SDA） SDA I2C数据线

MPU6050的AD0引脚用于设置I2C从机地址，接地时地址为0x68，接高电平时地址为0x69。在大多数应用中，建议将AD0接地使用默认地址。

3.3 电源设计考虑

MSPM03507工作电压为3.3V，MPU6050也支持3.3V供电。需要确保电源能够提供足够的电流，特别是在传感器启动和数据采集峰值期间。建议在VCC和GND之间添加100nF去耦电容，以提高系统稳定性。

4. 软件开发环境配置

在开始编写驱动代码前，需要配置合适的开发环境和必要的软件库。

4.1 开发工具准备

推荐使用德州仪器的Code Composer Studio（CCS）作为主要开发环境，或者IAR Embedded Workbench。CCS提供了完整的MSPM0系列支持包和丰富的调试功能。

安装步骤如下：

1. 下载并安装Code Composer Studio最新版本
2. 安装MSPM0系列器件支持包
3. 导入或创建新的MSPM03507工程模板

4.2 必要的软件库

对于MPU6050驱动开发，需要配置以下基础库：

// MSPM03507标准外设库 #include "ti_msp_dl_config.h" #include "ti_msp_dl_types.h" // I2C通信库 #include "driverlib/i2c.h" // 数学库（用于姿态解算） #include <math.h>

4.3 工程配置要点

在CCS中创建新工程时，需要正确配置：

• 器件选择：MSPM03507
• 编译器版本：TI ARM Clang Compiler
• 运行时环境：选择基本的驱动程序库
• 优化级别：根据需求选择-O0（调试）或-O2（发布）

5. I2C通信基础配置

MPU6050通过I2C接口与MSPM03507通信，需要正确初始化I2C外设并实现基本的读写函数。

5.1 I2C外设初始化

// I2C初始化配置 void I2C_Init(void) { // 启用I2C外设时钟 DL_SYSCTL_enableSYSCTLPeripheral(SYSCTL_PERIPH_CLK_I2C0); // 配置I2C引脚功能 DL_GPIO_setMSPM0GPortPinFunction(GPIO_PA10_I2C0_SCL); DL_GPIO_setMSPM0GPortPinFunction(GPIO_PA11_I2C0_SDA); // I2C控制器配置 DL_I2C_initController(I2C0_INST, I2C0_CLOCK_FREQ, I2C_CLOCK_FREQ_400K, I2C0_DUTY_CYCLE); // 启用I2C控制器 DL_I2C_enableController(I2C0_INST); }

5.2 I2C基本读写函数

// I2C写单个字节到指定寄存器 uint8_t MPU6050_Write_Byte(uint8_t reg_addr, uint8_t data) { uint8_t status; // 启动传输 DL_I2C_setSlaveAddress(I2C0_INST, MPU6050_ADDRESS); DL_I2C_setTransmitMode(I2C0_INST); DL_I2C_setMasterMode(I2C0_INST); // 发送寄存器地址和数据 DL_I2C_transmitDataByte(I2C0_INST, reg_addr); DL_I2C_transmitDataByte(I2C0_INST, data); // 等待传输完成 while(DL_I2C_isBusBusy(I2C0_INST)); status = DL_I2C_getControllerStatus(I2C0_INST); return (status == I2C_STATUS_SUCCESS); } // I2C从指定寄存器读取单个字节 uint8_t MPU6050_Read_Byte(uint8_t reg_addr, uint8_t *data) { uint8_t status; // 先写入要读取的寄存器地址 DL_I2C_setSlaveAddress(I2C0_INST, MPU6050_ADDRESS); DL_I2C_setTransmitMode(I2C0_INST); DL_I2C_setMasterMode(I2C0_INST); DL_I2C_transmitDataByte(I2C0_INST, reg_addr); // 重新启动为接收模式 DL_I2C_setReceiveMode(I2C0_INST); DL_I2C_setMasterMode(I2C0_INST); // 读取数据 *data = DL_I2C_receiveDataByte(I2C0_INST); while(DL_I2C_isBusBusy(I2C0_INST)); status = DL_I2C_getControllerStatus(I2C0_INST); return (status == I2C_STATUS_SUCCESS); }

6. MPU6050驱动实现

完整的MPU6050驱动包括传感器初始化、配置设置、数据读取和校准等功能。

6.1 传感器初始化函数

// MPU6050初始化 uint8_t MPU6050_Init(void) { uint8_t check, data; // 检查设备ID MPU6050_Read_Byte(MPU6050_WHO_AM_I, &check); if(check != 0x68) // 设备ID应为0x68 { return 0; // 初始化失败 } // 唤醒MPU6050，退出睡眠模式 data = 0x00; MPU6050_Write_Byte(MPU6050_PWR_MGMT_1, data); DL_DelayMS(100); // 设置加速度计量程为±8g MPU6050_Write_Byte(MPU6050_ACCEL_CONFIG, MPU6050_ACCEL_FS_8); // 设置陀螺仪量程为±500°/s MPU6050_Write_Byte(MPU6050_GYRO_CONFIG, MPU6050_GYRO_FS_500); // 配置低通滤波器，带宽21Hz MPU6050_Write_Byte(MPU6050_CONFIG, MPU6050_DLPF_BW_21); return 1; // 初始化成功 }

6.2 传感器数据读取函数

// 读取原始加速度数据 void MPU6050_Read_Accel(int16_t* accel_x, int16_t* accel_y, int16_t* accel_z) { uint8_t data[6]; // 读取加速度计数据寄存器（6个字节） MPU6050_Read_Bytes(MPU6050_ACCEL_XOUT_H, data, 6); *accel_x = (int16_t)((data[0] << 8) | data[1]); *accel_y = (int16_t)((data[2] << 8) | data[3]); *accel_z = (int16_t)((data[4] << 8) | data[5]); } // 读取原始陀螺仪数据 void MPU6050_Read_Gyro(int16_t* gyro_x, int16_t* gyro_y, int16_t* gyro_z) { uint8_t data[6]; // 读取陀螺仪数据寄存器（6个字节） MPU6050_Read_Bytes(MPU6050_GYRO_XOUT_H, data, 6); *gyro_x = (int16_t)((data[0] << 8) | data[1]); *gyro_y = (int16_t)((data[2] << 8) | data[3]); *gyro_z = (int16_t)((data[4] << 8) | data[5]); } // 读取温度数据 float MPU6050_Read_Temperature(void) { uint8_t data[2]; int16_t temp_raw; float temperature; MPU6050_Read_Bytes(MPU6050_TEMP_OUT_H, data, 2); temp_raw = (int16_t)((data[0] << 8) | data[1]); // 温度转换公式：TEMP_degC = (TEMP_OUT / 340) + 36.53 temperature = (float)temp_raw / 340.0 + 36.53; return temperature; }

6.3 多字节读取函数实现

// 从指定寄存器连续读取多个字节 uint8_t MPU6050_Read_Bytes(uint8_t reg_addr, uint8_t* data, uint8_t length) { uint8_t i, status; // 先写入要读取的起始寄存器地址 DL_I2C_setSlaveAddress(I2C0_INST, MPU6050_ADDRESS); DL_I2C_setTransmitMode(I2C0_INST); DL_I2C_setMasterMode(I2C0_INST); DL_I2C_transmitDataByte(I2C0_INST, reg_addr); // 重新启动为接收模式 DL_I2C_setReceiveMode(I2C0_INST); DL_I2C_setMasterMode(I2C0_INST); // 连续读取数据 for(i = 0; i < length; i++) { if(i == length - 1) { // 最后一个字节，发送NACK DL_I2C_sendNACK(I2C0_INST); } data[i] = DL_I2C_receiveDataByte(I2C0_INST); } while(DL_I2C_isBusBusy(I2C0_INST)); status = DL_I2C_getControllerStatus(I2C0_INST); return (status == I2C_STATUS_SUCCESS); }

7. 传感器校准与数据处理

原始传感器数据通常包含偏差和噪声，需要进行校准和滤波处理才能获得准确的运动信息。

7.1 加速度计和陀螺仪校准

// 传感器校准数据结构 typedef struct { int16_t accel_offset[3]; int16_t gyro_offset[3]; uint16_t sample_count; } MPU6050_Calibration_t; // 自动校准函数 void MPU6050_Auto_Calibrate(MPU6050_Calibration_t* calib) { int32_t accel_sum[3] = {0, 0, 0}; int32_t gyro_sum[3] = {0, 0, 0}; int16_t accel_raw[3], gyro_raw[3]; uint16_t i; // 采集多组数据进行平均 for(i = 0; i < calib->sample_count; i++) { MPU6050_Read_Accel(&accel_raw[0], &accel_raw[1], &accel_raw[2]); MPU6050_Read_Gyro(&gyro_raw[0], &gyro_raw[1], &gyro_raw[2]); for(int j = 0; j < 3; j++) { accel_sum[j] += accel_raw[j]; gyro_sum[j] += gyro_raw[j]; } DL_DelayMS(10); } // 计算偏移量 for(i = 0; i < 3; i++) { calib->accel_offset[i] = (int16_t)(accel_sum[i] / calib->sample_count); calib->gyro_offset[i] = (int16_t)(gyro_sum[i] / calib->sample_count); } } // 应用校准数据 void MPU6050_Apply_Calibration(int16_t* raw_data, const int16_t* offset) { for(int i = 0; i < 3; i++) { raw_data[i] -= offset[i]; } }

7.2 数据滤波处理

// 简单移动平均滤波 typedef struct { int16_t buffer[3][8]; // 3轴，8点缓冲 uint8_t index; } MPU6050_Filter_t; void MPU6050_Filter_Init(MPU6050_Filter_t* filter) { memset(filter, 0, sizeof(MPU6050_Filter_t)); } void MPU6050_Apply_Filter(MPU6050_Filter_t* filter, int16_t* raw_data) { int32_t sum[3] = {0, 0, 0}; // 更新缓冲区 for(int i = 0; i < 3; i++) { filter->buffer[i][filter->index] = raw_data[i]; } filter->index = (filter->index + 1) % 8; // 计算移动平均 for(int i = 0; i < 3; i++) { for(int j = 0; j < 8; j++) { sum[i] += filter->buffer[i][j]; } raw_data[i] = (int16_t)(sum[i] / 8); } }

8. 姿态解算算法实现

基于MPU6050的加速度计和陀螺仪数据，可以实现基本的姿态解算，获取设备的俯仰角、横滚角和偏航角。

8.1 互补滤波算法

// 姿态角数据结构 typedef struct { float pitch; // 俯仰角 float roll; // 横滚角 float yaw; // 偏航角 } MPU6050_Attitude_t; // 互补滤波姿态解算 void MPU6050_Complementary_Filter(MPU6050_Attitude_t* attitude, const int16_t* accel, const int16_t* gyro, float dt) { static float pitch_acc, roll_acc; static float pitch_gyro = 0, roll_gyro = 0, yaw_gyro = 0; const float alpha = 0.98f; // 互补滤波系数 // 从加速度计计算俯仰和横滚角（单位：弧度） pitch_acc = atan2f(accel[0], sqrtf(accel[1]*accel[1] + accel[2]*accel[2])); roll_acc = atan2f(accel[1], sqrtf(accel[0]*accel[0] + accel[2]*accel[2])); // 从陀螺仪计算角度变化（转换为弧度/秒，然后积分） pitch_gyro += (gyro[1] / 65.5f) * (3.14159f / 180.0f) * dt; // 65.5 LSB/(°/s) roll_gyro += (gyro[0] / 65.5f) * (3.14159f / 180.0f) * dt; yaw_gyro += (gyro[2] / 65.5f) * (3.14159f / 180.0f) * dt; // 互补滤波融合 attitude->pitch = alpha * (attitude->pitch + pitch_gyro) + (1 - alpha) * pitch_acc; attitude->roll = alpha * (attitude->roll + roll_gyro) + (1 - alpha) * roll_acc; attitude->yaw = yaw_gyro; // 加速度计无法测量偏航角 // 转换为角度制 attitude->pitch *= (180.0f / 3.14159f); attitude->roll *= (180.0f / 3.14159f); attitude->yaw *= (180.0f / 3.14159f); }

8.2 DMP（数字运动处理器）使用

MPU6050内置了DMP硬件，可以自动完成姿态解算，减轻主处理器负担。以下是DMP的基本使用方法：

// DMP初始化 uint8_t MPU6050_DMP_Init(void) { uint8_t data; // 唤醒MPU6050 data = 0x00; MPU6050_Write_Byte(MPU6050_PWR_MGMT_1, data); DL_DelayMS(100); // 启用DMP功能 data = 0x02; // 启用DMP MPU6050_Write_Byte(MPU6050_USER_CTRL, data); // 配置DMP参数 // ... DMP具体配置代码 return 1; } // 读取DMP解算的姿态数据 uint8_t MPU6050_DMP_Read_Quaternion(float* q) { uint8_t fifo_buffer[16]; uint16_t fifo_count; // 读取FIFO计数 MPU6050_Read_Bytes(MPU6050_FIFO_COUNTH, (uint8_t*)&fifo_count, 2); if(fifo_count >= 16) { // 读取四元数数据 MPU6050_Read_Bytes(MPU6050_FIFO_R_W, fifo_buffer, 16); // 解析四元数（大端格式） q[0] = (float)((int16_t)((fifo_buffer[0] << 8) | fifo_buffer[1])) / 16384.0f; q[1] = (float)((int16_t)((fifo_buffer[4] << 8) | fifo_buffer[5])) / 16384.0f; q[2] = (float)((int16_t)((fifo_buffer[8] << 8) | fifo_buffer[9])) / 16384.0f; q[3] = (float)((int16_t)((fifo_buffer[12] << 8) | fifo_buffer[13])) / 16384.0f; return 1; } return 0; }

9. 完整应用示例

下面提供一个完整的MPU6050驱动应用示例，展示如何在MSPM03507上实现运动检测功能。

9.1 主程序框架

#include "ti_msp_dl_config.h" #include <stdio.h> // MPU6050相关变量定义 MPU6050_Calibration_t sensor_calib = {0}; MPU6050_Filter_t sensor_filter; MPU6050_Attitude_t current_attitude = {0}; int main(void) { // 系统初始化 SYSCFG_DL_init(); // I2C初始化 I2C_Init(); // MPU6050初始化 if(!MPU6050_Init()) { // 初始化失败处理 while(1); } // 传感器校准 sensor_calib.sample_count = 100; MPU6050_Auto_Calibrate(&sensor_calib); // 滤波器初始化 MPU6050_Filter_Init(&sensor_filter); // 主循环 while(1) { int16_t accel_raw[3], gyro_raw[3]; float temperature; // 读取传感器数据 MPU6050_Read_Accel(&accel_raw[0], &accel_raw[1], &accel_raw[2]); MPU6050_Read_Gyro(&gyro_raw[0], &gyro_raw[1], &gyro_raw[2]); temperature = MPU6050_Read_Temperature(); // 应用校准 MPU6050_Apply_Calibration(accel_raw, sensor_calib.accel_offset); MPU6050_Apply_Calibration(gyro_raw, sensor_calib.gyro_offset); // 应用滤波 MPU6050_Apply_Filter(&sensor_filter, accel_raw); MPU6050_Apply_Filter(&sensor_filter, gyro_raw); // 姿态解算（100ms周期） MPU6050_Complementary_Filter(&current_attitude, accel_raw, gyro_raw, 0.1f); // 通过串口输出数据（用于调试） printf("Pitch: %.2f, Roll: %.2f, Yaw: %.2f, Temp: %.2fC\r\n", current_attitude.pitch, current_attitude.roll, current_attitude.yaw, temperature); DL_DelayMS(100); // 100ms采样周期 } }

9.2 串口调试输出配置

为了便于调试和验证传感器数据，需要配置MSPM03507的串口功能：

// 串口初始化 void UART_Init(void) { // 启用UART外设时钟 DL_SYSCTL_enableSYSCTLPeripheral(SYSCTL_PERIPH_CLK_UART0); // 配置UART引脚 DL_GPIO_setMSPM0GPortPinFunction(GPIO_PA0_UART0_TX); DL_GPIO_setMSPM0GPortPinFunction(GPIO_PA1_UART0_RX); // UART配置：115200波特率，8数据位，无校验，1停止位 DL_UART_setBaudRate(UART0_INST, 115200); DL_UART_setDataLength(UART0_INST, UART_DATA_LEN_8); DL_UART_setParityNone(UART0_INST); DL_UART_setStopBits(UART0_INST, UART_STOP_BITS_1); // 启用UART DL_UART_enable(UART0_INST); } // 重定向printf到UART int _write(int file, char *ptr, int len) { for(int i = 0; i < len; i++) { DL_UART_transmitDataBlocking(UART0_INST, ptr[i]); } return len; }

10. 性能优化与功耗管理

在实际应用中，需要根据具体需求优化系统性能和功耗。

10.1 低功耗模式配置

MSPM03507支持多种低功耗模式，可以根据应用需求进行配置：

// 进入低功耗模式 void Enter_Low_Power_Mode(void) { // 配置MPU6050进入低功耗模式 MPU6050_Write_Byte(MPU6050_PWR_MGMT_1, 0x40); // 睡眠模式 // 配置MSPM03507进入LPM3模式 DL_PCM_setPowerMode(PCM_LPM3_MODE); __WFI(); // 等待中断 } // 唤醒处理 void Wake_From_Low_Power(void) { // 唤醒MPU6050 MPU6050_Write_Byte(MPU6050_PWR_MGMT_1, 0x00); DL_DelayMS(100); // 重新校准传感器（可选） MPU6050_Auto_Calibrate(&sensor_calib); }

10.2 采样率优化

根据应用需求调整采样率，平衡数据精度和系统负载：

// 配置MPU6050采样率 void MPU6050_Set_Sample_Rate(uint8_t rate) { // 采样率 = 陀螺仪输出率 / (1 + SMPLRT_DIV) // 陀螺仪输出率通常为1kHz或8kHz MPU6050_Write_Byte(MPU6050_SMPLRT_DIV, rate); } // 根据应用场景动态调整采样率 void Adaptive_Sample_Rate_Control(void) { static uint32_t motion_counter = 0; int16_t gyro_raw[3]; MPU6050_Read_Gyro(gyro_raw, gyro_raw+1, gyro_raw+2); // 检测运动强度 uint32_t motion_intensity = abs(gyro_raw[0]) + abs(gyro_raw[1]) + abs(gyro_raw[2]); if(motion_intensity > 1000) // 高强度运动 { MPU6050_Set_Sample_Rate(0); // 最高采样率 motion_counter = 0; } else if(motion_intensity > 100) // 中等强度运动 { MPU6050_Set_Sample_Rate(9); // 100Hz采样率 motion_counter = 0; } else // 静止或微动 { motion_counter++; if(motion_counter > 50) // 持续静止5秒 { MPU6050_Set_Sample_Rate(99); // 10Hz采样率以节省功耗 } } }

11. 常见问题与解决方案

在实际开发过程中可能会遇到各种问题，以下是常见问题的排查方法。

11.1 I2C通信问题

11.2 传感器数据异常

11.3 性能优化问题

12. 实际应用案例

MPU6050与MSPM03507的组合可以应用于多种实际场景，以下是几个典型应用案例。

12.1 无人机飞控系统

在四旋翼无人机中，MPU6050用于检测飞行姿态，MSPM03507作为飞控主处理器：

// 无人机姿态控制示例 void Drone_Attitude_Control(void) { MPU6050_Attitude_t current_attitude; int16_t motor_speed[4]; // 读取当前姿态 MPU6050_Complementary_Filter(&current_attitude, accel_data, gyro_data, 0.01f); // PID控制器计算电机速度 motor_speed[0] = Base_Speed + PID_Pitch(current_attitude.pitch) + PID_Roll(current_attitude.roll); motor_speed[1] = Base_Speed - PID_Pitch(current_attitude.pitch) + PID_Roll(current_attitude.roll); motor_speed[2] = Base_Speed - PID_Pitch(current_attitude.pitch) - PID_Roll(current_attitude.roll); motor_speed[3] = Base_Speed + PID_Pitch(current_attitude.pitch) - PID_Roll(current_attitude.roll); // 限制电机速度在安全范围内 for(int i = 0; i < 4; i++) { motor_speed[i] = constrain(motor_speed[i], MIN_SPEED, MAX_SPEED); } // 更新电机PWM输出 Update_Motor_PWM(motor_speed); }

12.2 运动追踪设备

用于可穿戴设备中的运动检测和活动识别：

// 运动状态识别 typedef enum { STATE_STATIONARY, STATE_WALKING, STATE_RUNNING, STATE_UNKNOWN } Motion_State_t; Motion_State_t Recognize_Motion_State(const int16_t* accel, const int16_t* gyro) { static uint32_t step_count = 0; static float energy = 0; // 计算运动能量 float current_energy = sqrtf(accel[0]*accel[0] + accel[1]*accel[1] + accel[2]*accel[2]) - 1.0f; energy = 0.9f * energy + 0.1f * fabsf(current_energy); // 步数检测（基于加速度峰值） if(current_energy > 0.3f && energy > 0.2f) { step_count++; } // 根据能量水平分类运动状态 if(energy < 0.05f) return STATE_STATIONARY; else if(energy < 0.3f) return STATE_WALKING; else if(energy >= 0.3f) return STATE_RUNNING; else return STATE_UNKNOWN; }

12.3 物联网传感节点

在物联网应用中，MPU6050用于检测设备状态变化，MSPM03507处理数据并通过无线模块上传：

// 物联网传感数据上传 void IoT_Sensor_Upload(void) { MPU6050_Attitude_t attitude; float temperature; char json_buffer[256]; // 读取传感器数据 MPU6050_Complementary_Filter(&attitude, accel_data, gyro_data, 1.0f); temperature = MPU6050_Read_Temperature(); // 构建JSON数据包 snprintf(json_buffer, sizeof(json_buffer), "{\"pitch\":%.2f,\"roll\":%.2f,\"yaw\":%.2f,\"temp\":