mpu6050和其它感測器有類似的地方，也有不同的地方。
類似的地方是輸出乙個物理量，比如加速度值，角速度值，溫度值等。
不同的地方是mpu6050輸出的資料可以通過一些演算法處理後，得到一些更「高階」、更「人性化」的一些概念和資料。比如，可以將mpu6050輸出的資料處理後，得到當前的運動狀態，甚至通過分析一些小動作（運動狀態）來獲取當時的感情等。
手環、智慧型手錶、現在很多手機都可以記步了，即記錄走了多少步。
只需要乙個3軸加速度計就可以了，即只需要mpu6050中的加速度計就可以了，也就是說如果只是為了做計步器的話，mpu6050有點浪費了（浪費了其中的陀螺儀功能），網上有用3軸加速度計adxl345做計步器的文章，感興趣的可以搜一下。簡單來說就是在走路的時候，加速度計的資料會呈現乙個正弦波的波形，只需要檢測波峰波谷的個數，即可實現計步。當然如果要提高精度什麼的，還需要應用一些演算法等。
通過檢測加速度計的值來判斷是否有震動。比如，用指關節敲兩下手機螢幕，就可以截圖。我猜用的原理大概就這個吧。還有，當手機的鬧鐘或者**響起時，只需要把手機翻轉一下，即把螢幕朝下，手機就會自動靜音。翻轉這個動作已經表達了手機使用者的態度或者情感，所以手機會自動靜音，這種互動方式更自然，更人性化。這裡翻轉手機可能需要用到陀螺儀，檢測角速度。
平衡車和無人機類似，都是通過將加速度計和陀螺儀的值融合後，得到傾角，即姿態（角）。然後根據當前姿態，用pid演算法調整電機的轉速和方向。本文重點以平衡車為例來討論。
原始資料是指直接從mpu6050讀出來的值，即加速度值和角速度值。
一些應用場景中只需要這個原始資料即可，可是有一些應用場景需要對原始資料進一步轉化。比如，平衡車和無人機需要的是傾角，即xyz每個軸的傾角，又稱姿態。後面會講解怎麼進行姿態解算，即怎樣從原始資料一步一步轉化為傾角的。
先來張實物圖吧，如下
圖中，是將mpu6050模組接在白菜板v2.1上測試的。測試過程中需要不斷改變mpu6050模組的姿態，為了便於調整姿態，將mpu6050模組用膠布粘在了乙個棍棒上。
來看下mpu6050的各個軸的方向，如下圖所示
當加速度的方向與每個軸的方向相同時為正，相反時為負。
當mpu6050模組靜止時，會收到重力加速度，並且方向始終向下。通過調整mpu6050的姿態，將重力加速度的方向分別與x，y和z軸重合，此時獲取到的加速度值（原始資料）應該是重力加速度。
mpu6050水平放置時，z軸的加速度值約等於重力加速度1g，如下
mpu6050垂直放置時，x軸的加速度值，如下圖
mpu6050垂直放置時，y軸的加速度值，如下圖
注意，x軸加速度值為1g時，和y軸加速度值為1g時，兩個的垂直方向是不一樣的。即姿態不一樣。再去看看兩個截圖中mpu6050模組的姿態是不是一樣的。
角速度和加速度不一樣，角速度是旋轉的方向，即旋轉的方向和mpu6050晶元手冊中每個軸的方向一致，則為正，相反，則為負。再來看下晶元手冊中的有關方向的圖，如下
圍繞x軸旋轉時，測量的加速度值如下
圍繞y軸旋轉時，測量的加速度值如下
圍繞z軸旋轉時，測量的加速度值如下
對於平衡車來說，只需要獲取乙個軸上的傾角即可，常稱為俯仰角。對於四軸無人機來說，需要獲取三個軸的傾角，根據每個軸上的傾角的作用不同，將這三個傾角分別命名為俯仰角，滾轉角和偏航角。
姿態解算方法有多種，比如四元數法，一階互補濾波法，卡爾曼濾波。我個人認為一階互補濾波法比較適合入門，這裡以平衡車上採用一階互補濾波演算法為例來講解。
前面已經獲取到了mpu6050的原始資料，即xyz軸的加速度值和xyz軸的角速度值，可是怎樣才能得到傾角值呢？
方法有很多，比如把加速度值用三角函式算出重力加速度與z軸的夾角（假設mpu6050水平放置），這個夾角就是俯仰角。又比如，把角速度積分可以得到角度，即俯仰角。
俯仰角這個名詞很形象，自己慢慢體會吧。
理論上，用加速度值和角速度值都可以算出俯仰角，實際上兩者各有缺點。比如，積分會使誤差累積，很快誤差就會達到不可接受的程度。而用三角函式這種方法看似很好，即三角函式本身不會引入誤差，但由於平衡車運動時會產生加速度，電機的震動也會產生加速度等，這些干擾因素影響了加速度值的準確性，所以由加速度值轉換得到的俯仰角也是有誤差的。即不能單獨使用加速度值和角速度值來獲取準確的俯仰角。
一階互補濾波法就是給兩種方法算出來的俯仰角加上不同的權值，然後再結合起來，得到乙個更準確的俯仰角。
得到了俯仰角就用pid演算法控制電機轉速和方向，最終實現俯仰角為0，即小車直立。
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