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ADIS16448的基本参数
  • 制造厂商:AD
  • 产品类别:惯性测量单元 (IMU)
  • 技术类目:惯性测量单元 (IMU)
  • 功能描述:紧凑、精密10自由度惯性传感器
  • (AD代理渠道,提供当日发货、严格的质量标准,满足您的目标价格)
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ADIS16448的产品详情:
ADIS16448 iSensor是一款完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪、一个三轴加速度计、一个三轴磁力计和压力传感器。每个传感器都实现了业界领先的iMEMS技术与信号调理技术的完美结合,可提供优化的动态性能。工厂校准为每个传感器提供灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺仪偏置)特性。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。

与复杂且昂贵的分立设计方案相比,ADIS16448为精确的多轴惯性检测与工业系统的集成提供了简单而高效的方法。所有必需的运动测试及校准都是工厂生产过程的一部分,大大缩短了系统集成时间。严格的正交对准可简化导航系统中的惯性坐标系对准。SPI和寄存器结构针对数据收集和配置控制提供简单的接口。

ADIS16448提供与目前使用ADI公司其他IMU产品(如ADIS16334或ADIS16485)的系统兼容的引脚阵列。它采用约为24.1 mm x 37.7 mm x 10.8 mm的模块封装,配有标准连接器接口。

应用

  • 平台稳定与控制
  • 导航
  • 机器人
ADIS16448的优势和特点:
  • 三轴数字陀螺仪,提供数字范围调整
    • 设置:±250°/sec, ±500°/sec, ±1000°/sec
    • 轴间对准:<0.05°
  • 三轴数字加速度计, ±18 g (最小值)
  • 三轴数字磁力计, ±1.9 高斯(最小值)
  • 数字气压计,10 mbar至1200 mbar
    • 校准压力范围:300 mbar至1100 mbar
  • 自治工作和数据收集
    • 无需外部配置命令
    • 启动时间:205ms
  • 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准
    • 校准温度范围:-40°C至+85°C
  • SPI兼容型串行接口
    • 具有可选CRC-16的突发模式读序列
  • 嵌入式温度传感器
  • 可编程工作与控制
    • 自动和手动偏置校正控制
    • Bartlett窗口、FIR长度、抽头数
    • 数字I/O:数据就绪、报警指示、通用
    • 状态监控报警
    • 使能外部采样时钟输入:最高1.1 kHz
    • 单命令自测
  • 单电源供电:3.15 V至3.45 V
  • 抗冲击能力:2000 g
  • 工作温度范围:-40°C至+105°C
ADIS16448具体的完整产品型号参数及价格(美元):
  • 三轴数字陀螺仪,提供数字范围调整
    • 设置:±250°/sec, ±500°/sec, ±1000°/sec
    • 轴间对准:<0.05°
  • 三轴数字加速度计, ±18 g (最小值)
  • 三轴数字磁力计, ±1.9 高斯(最小值)
  • 数字气压计,10 mbar至1200 mbar
    • 校准压力范围:300 mbar至1100 mbar
  • 自治工作和数据收集
    • 无需外部配置命令
    • 启动时间:205ms
  • 工厂校准的灵敏度、偏置和轴对准
    • 校准温度范围:-40°C至+85°C
  • SPI兼容型串行接口
    • 具有可选CRC-16的突发模式读序列
  • 嵌入式温度传感器
  • 可编程工作与控制
    • 自动和手动偏置校正控制
    • Bartlett窗口、FIR长度、抽头数
    • 数字I/O:数据就绪、报警指示、通用
    • 状态监控报警
    • 使能外部采样时钟输入:最高1.1 kHz
    • 单命令自测
  • 单电源供电:3.15 V至3.45 V
  • 抗冲击能力:2000 g
  • 工作温度范围:-40°C至+105°C
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ADIS16448的评估套件:

EVAL-ADIS-FX3:ADI FX3 iSensor 评估系统

EVAL-ADIS-FX3 是 iSensor 评估产品系列的最新成员,其设计初衷是为了给用户提供易于使用的解决方案,以在实验室和表征环境中捕获可靠的惯性数据。EVAL-ADIS-FX3 具有以最大吞吐量捕获惯性传感器数据的功能,同时与外部测试设备连接,并对外部触发信号做出反应。

除了启动重新设计的硬件平台之外,我们还开发了强大的 API,可帮助用户快速构建可捕获可靠传感器数据的自定义应用程序。我们在 API 中囊括了许多有用的功能,使设计人员能够在任何 .NET 兼容环境中表征传感器的性能。

应用

惯性检测 机器人 自主驾驶 平台稳定性

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