X,Y,Z3軸傾斜角をはじめから求めようとするとかなり複雑のため、この記事では1軸分(Y軸)まわりの傾斜角を加速度センサおよびジャイロセンサから算出する方法を解説します。

MPU-6050では下図の向きにX、Y、Z軸を設定しています。

加速度センサでY軸まわりにθ_y傾斜する場合はZ軸方向およびX軸方向の重力比率より傾斜角θ_yは逆三角関数を使用すると算出できます。

加速度センサアプリでも説明しましたが、加速度センサの重力(1G)成分による各軸の値a_x,a_y,a_zは重力に対する抗力の向きとなりますので、下図のようにY軸中心に座標を正方向θ_Y傾斜したとき、重力Z軸成分(1G_Z)の抗力a_zは正値で、X軸成分(1G_X)の抗力a_xは負値となります。

ここでは動作による加速度は考えていませんので算出データは地上に対して傾斜させて静止した角度(絶対角度)となります。

算出した絶対角度にオフセットθ_offset分を差し引くと、任意の角度で基準0°にプリセットできるので基準からの相対角度とすることができます。逆三角関数を使用した場合の角度は単位がradのため、必要に応じて°に変換します。

ジャイロセンサの場合、データg_yはY軸まわりの回転時の角速度のため、角度を得るにはプログラム内で積分して算出する必要があります。

まず得られた16ビットデータをスケールに応じた角速度（°/s）に変換します。それからオフセットがある場合は予め差し引いておいてから積分して角度を算出します。

プログラム内での積分は離散化した近似です。最もシンプルな積分は下図のアルゴリズムです。サンプリングタイムTsが十分小さい場合はこれでも問題はありません。

MPU-6050をNucleo-F103RBに接続して使用する場合の配線例を下図に示します。

センサボードGY-521の電源にはLDOレギュレータを内蔵していますので5Vを接続します。

データ出力インターフェースはI²C通信のため、STM32側ではI²C2に接続します。I²CのI/Oはオープンドレインに設定しますので通常ではプルアップ抵抗が必要ですが、センサボードGY-521には予め含まれています。

まず、はじめの関門はI²C通信の設定およびデータ読み書きを正常に実現することです。データを任意に安定して読み込めることができればあとはこれまでに解説した方法でデータを演算して角度を算出するだけです。

I²C通信デバイスを使用するために、I2C2_Configuration()でまず初期設定をします。これは他のI²Cデバイスと同様です。詳細はシリアル通信I2C【STM32のI2C詳細】を参照してください。

I2C2の初期設定のあとはMPU-6050の設定をします。設定はレジスタに値を書き込みます。すべてデフォルトで使用する場合は必要ありませんが、デバイスに内蔵のデジタルフィルタを使用したり、データのフルスケールを変更設定する場合には必要です。

I²C通信では1バイト単位でデータを読み書きするのですが、データ読み込みでは個々のバイトデータを単独で読み込むのではなく、一度に複数バイトを読み込む方が効率的です。

そうなると読み込みデータアドレスは加速度センサのX軸のデータアドレス3Bから14バイト分を読み込んでデータを配列に格納するだけでよいのです。

話は前後しますが、所望のレジスタに1バイトデータを書き込むための関数は自作します。

ここでのポイントはスレーブアドレスで、I²Cのアドレス送信関数I2C_Send7bitAddress()ではアドレスは1バイト枠で左詰め7ビット分です。これに最下位ビットに送信か受信フラグを付加した１バイトデータとして扱います。

ライブラリ関数の中身を確認して動作をたどると理解できると思います。

例えばI²Cデバイスのスレーブアドレスが0x68の場合は1ビット分左シフトした0xD0を送信関数I2C_Send7bitAddress()に与えるアドレスとします。

データ読み込みは書き込みの延長のようなものですが、複数バイトデータも連続して読み込むことができます。

これも自作の複数バイト読み込み関数ですが、データが複数ある場合は最後のバイトデータ受信直前でACKを返さないNACKとすることがポイントです。

MPU-6050 は初期設定としてレジスタへセンサへのクロック源を設定したり、加速度センサ、ジャイロセンサのフルスケールや出力へのフィルタを設定します。

加速度センサおよびジャイロセンサにより角度を取得するだけならばデフォルト設定でも使えますが取扱うレジスタはせいぜい下記の程度です。

クロック源を指定することで MPU-6050は機能始めます。クロック源はレジスタアドレス6Bの下位3ビット分に設定します。電源投入時のデフォルトでは内部発振8MHzとなっています。

MPU-6050には出力にノイズ対策のローパスフィルタを設定することができます。必要に応じてレジスタアドレス1Aの下位3ビットに0から6までの値を設定します。

レジスタアドレス1Bではジャイロセンサフルスケールを0から3までの値で設定します。デフォルトでは±250°/sです。

レジスタアドレス1Cでは加速度センサフルスケールを0から3までの値で設定します。デフォルトでは±2gです。

加速度センサの各軸データは16ビットですが、データ格納アドレスは8ビットですので上位8ビット、下位8ビットで構成されます。X軸、Y軸、Z軸のデータはレジスタアドレス3BよりX軸上位、下位...と順に格納されます。

データについては例えばフルスケールが±2gの場合は、+2g時に32768となるので1g当たり16384となります。

ジャイロセンサの各軸データも加速度センサと同様にX軸、Y軸、Z軸のデータはレジスタアドレス43よりX軸上位、下位...と順に格納されます。

データについては例えばフルスケールが±250°/sの場合は、+250°/s 時に32768となるので1°/s当たり131となります。

加速度およびジャイロセンサからのデータが取得できるようになるといよいよそれぞれのデータから角度を算出できるようになります。

I2C_Read_multibyte()関数による複数バイト読み込みで格納したデータにより加速度およびジャイロセンサ各軸の16ビット値が取得できます。

取得できた値により加速度センサによる角度およびジャイロセンサによる角度が算出できます。

ジャイロセンサからの角速度データを積分して角度を算出するためのサンプリングタイムを正確に5msとするためにRTOSの機能を利用しています。詳細はFreeRTOSタスク管理の基本を参照してください。

加速度センサおよびジャイロセンサから単独で算出された角度はそれぞれ一長一短あり安定しません。そこで、両センサの長所である部分をいいとこ取りするための手段に相補フィルタというものを使います。

加速度センサでは重力変化による傾斜角度が得られるので特に静止状態の場合の絶対的な角度変化は信頼性がありますが、情報にノイズが含まれていたり、動作が伴うと重力以外の成分も加わることにもなります。

対して、ジャイロセンサでは回転を検知した角速度が得られるので動作の伴う角度の変化には信頼性がありますが、プログラム内で積分をしているので誤差も同時に累積しドリフトを発生してしまうことになります。

そこで相補フィルタを使用して、加速度センサ出力にはローパルフィルタ(LPF)により低周波部分だけをとりだし、ジャイロセンサ出力にはハイパスフィルタ(HPF)により、ドリフト分をキャンセルすることができます。

相補フィルタの式だけをみると、至ってシンプルなのですが、奥が深いので別途、相補フィルタのしくみを解明してみる【加速度・ジャイロセンサ】で詳細を解説しています。

下図は加速度センサ、ジャイロセンサおよび相補フィルタを通した出力による角度変化の様子をグラフ化したものです。横軸は経過時間(s)、縦軸は角度(°)です。

加速度センサによる角度は細かなノイズが含まれていますが絶対的な角度を示すのでドリフトは発生していません。

ジャイロセンサによる角度はプログラム内で積分したものなのでノイズもなく滑らかですが、累積誤差によるドリフトが発生しています。

相補フィルタを通した出力では加速度センサによる出力とジャイロセンサによる出力の長所のみを引き継いだものになっていて安定して信頼性があります。相補フィルタのカットオフ周波数は2Hzに設定したものです。

相補フィルタのカットオフ周波数によりどのような違いがあるのかを確認するために4Hzと2Hzで比べてみました。

カットオフ周波数を4Hzに設定した場合はジャイロセンサによるドリフトの影響はないのですが、加速度センサの敏感なノイズ成分が多少含まれています。加速度センサ寄りの影響を受けた出力になっています。

カットオフ周波数を2Hzに設定した場合は加速度センサのノイズ成分はほぼキャンセルされ、ジャイロセンサ寄りの影響を受けた出力になっています。ジャイロセンサ出力からドリフト分だけをキャンセルした出力となっています。

下の図はカットオフ周波数を2Hzの場合で、少し速い動作をさせてみた出力結果です。

加速度センサでは速い動きほどノイズ成分が顕著に現れ、ジャイロセンサではドリフト成分によるオフセットが突然大きくなったりでこのままでは使用できません。

対して、相補フィルタを通した出力ではこのような動作でも遅れは見られずしっかりと追従し、ドリフトの影響もなくほぼ理想の状態となっていてフィルタ効果が確認できます。

相補フィルタをブロック線図で表すと下図のようになります。

加速度センサではノイズ成分を除去した低周波領域の情報がほしいためにローパスフィルタ(LPF)を通します。

ジャイロセンサでは累積するドリフト成分を除去するためにハイパスフィルタ（HPF)を通すと情報のドリフトによるオフセット分をキャンセルできます。

加速度センサあるいはジャイロセンサ単独にそれぞれフィルタを通すだけでなく、組み合わせることでいわゆる互いにいいとこ取りしあうところから相補フィルタと呼ばれます。

相補フィルタに使用するLPFとHPFには条件があり、任意の周波数でフィルタゲインの和が1であることです。

相補フィルタのLPFとHPFでカットオフ周波数を2Hzとした場合の特性を周波数領域のボード線図で表すと下図のようになります。縦軸はゲインを表していて単位はdB(デシベル）ですが、この条件ではLPFとHPFのゲインは足すと全領域で1となります。

LPFはカットオフ周波数fc以上の高周波成分を除去しますので加速度センサからの情報は低周波部分のみが残ります。

HPFはカットオフ周波数fc以下の低周波成分を除去しますのでジャイロセンサからの情報はゆっくりしたドリフトによるオフセット分が除去されます。

カットオフ周波数fcが2Hzとした場合はほぼジャイロセンサによる情報が優勢になります。最終的には出力を見ながらfcを微調整をすればよいと思います。

相補フィルタは結果の式だけ知っていれば使用はできるのですが、式の意味を知らなければなんとなくの当てずっぽうで係数等のパラメータ値を決めることになります。

相補フィルタを使用するのであればやはりある程度式の内容は理解しておきたいものです。

以下の算出過程には難解な理論は使用していないのですが理解するには最低限の古典制御理論の基礎知識が必要ですので、当サイトのフィードバック制御のための基礎知識【準備編】【解析編】を参照してください。

ここでは1次遅れフィルタ、ラプラス変換などの概念がわかっていれば理解できます。

ようやくよく目にする相補フィルタの式を導きました。これは１次フィルタの場合です。これで重み係数Kの意味もわかると思います。

係数Kはカットオフ周波数fcとサンプリングタイムT_S で決まるものです。

一般的に出回っている相補フィルタ情報の中には加速度センサとジャイロセンサの出力に係数Kを重みとしてかけた解釈のものもありますが、これでは意味をなしません。

これまで シリアル通信などでマイコンに取り込んだセンサデータなどはターミナルアプリを使って、PCなどのモニターに出力して表示してきました。これらのデータはリアルタイムで確認できるのですが、数値の表示ですのでデータ変化の様子はつかみにくいです。

特に、動きのあるもの、例えばモータの回転速度や位置など経時変化するデータは数値だけでなく変化の様子などをグラフ表示などで視覚できれば開発途中の解析や、性能のチェック評価などができるようになります。

センサなどから 電気信号を取り込んで、計測・収集したデジタルデータをモニター表示したり、記録したりする装置はデータロガーと呼ばれていて、さまざまなメーカーが製品として提供しています。ここでは簡易的なデータロガーとして、シリアル通信による送信データをリアルタイムでグラフ表示させて、同時にマイクロソフトExcelファイル(csvフォーマット）に保存できるフリーソフトを使うことにします。

私自身も、以前はVB(Visual Basic)やC#などでWindowsアプリとしてシリアル通信で受信したデータをグラフ表示したりする特化したものをプログラミングして自作したものですが、都度特化したもの作成するのも煩わしく、計測目的だけの場合は汎用的なアプリがフリーソフトとして利用できればそれを利用しない手はないです。

直感的に簡単に操作できるデータロガーアプリを探したところ、 データテクノ社のリアルタイムグラフソフト CPLT（ダウンロード先ホームページ）がお勧めです。

初期設定として通信および、縦軸、横軸のスケーリングだけをすれば、すぐに使用できるとてもシンプルで実用的なアプリでフリーで提供いただけることに感謝します。

アプリ CPLT Version xxx の圧縮ファイルをダウンロードしてから解凍し、実行ファイルをダブルクリックするとアプリは起動します。

実際にセンサからデータを取り込んでモニターさせるアプリケーションとしてSTM32マイコン Nucleoボードを使った温度計 を使用し、温度およびサーミスタ抵抗値をモニターすることにします。

回路は上図のとおりで、設定(S)でCOMポート はUSBで認識したもの、 通信条件は プログラム内で設定したもの(9800,8bit,パリティなし,ストップビット1)に合わせます。

チャネル数は２とし、１つ目はサーミスタ抵抗値で2つ目は温度に指定します。各チャネルの属性でそれぞれ名前、単位および目盛りあたりのデータ値（スケール）を指定します。横軸には１目盛りあたりのデータ数を指定します。例えば、1プロットを0.5s間隔で送信している場合は1目盛りあたりのデータ数を10とすると1目盛りが5sに相当します。

温度計アプリプログラム(temp monitor.c)のシリアル送信部のみデータロガー用に修正します。

複数のチャネルを指定するときの注意点として、複数データはカンマ区切りでひとまとめしたものを送ります。数値でも文字列でもアプリで判別するようです。C言語標準関数spirntfを使用する場合はstdio.hをインクルードしておいてください。

これまでのとおり、まずターミナルアプリで送信データを確認してみてください。下図のようにカンマ区切りであればデータ順にCH1、CH2...と認識されます。これで準備は整いましたのでさっそくデータロガーアプリでリアルタイムのグラフ表示を開始してみましょう。

アプリCPLTを起動してからデータモニターは「ファイル」-「ロギング」でデータ収集用ファイル名を指定すると開始します。問題なければCH1,CH2のデータのグラフ表示が始まります。

データプロットの間隔は横軸の設定で調整できますので適当なものに調整してください。グラフ表示されたデータは同時にチャネルごとにExcelファイル(csvフォーマット）に収集されていますので、解析、評価用データとして利用できます。

データロガーが使えるようになると実際のデータがリアルタイムでグラフ化できますのでデータ変化を解析することができるようになります。特に、モーションコントロールでのモータ速度や位置制御のアプリケーションでは実際の動作を確認することが不可欠です。

ホビー用途でも、動作の妥当性を評価するのにデータロガーがあれば電気のアナログ信号をオシロスコープで確認するような感覚でマイコンに取り込んだり処理したデジタル値をモニターに視覚化でき、アプリケーション開発の強力なツールになることでしょう。

サーミスタは温度により抵抗値が変化する特性をもった素子で温度計に適しているのはNTC特性をもったものです。 NTC特性のものは温度上昇につれ、抵抗値がゆるやかに減少するタイプですが、直線的な変化でなく非線形な特性となっています。

今回使用するサーミスタは103AT-2でB定数は3435K,　基準温度T₂₅(25℃)でのサーミスタの抵抗値R₂₅は10kΩです。サーミスタ抵抗値Rと温度Tの関係式は下記のものですが、この関係式の温度は絶対温度(K)です。

温度と抵抗値は自然対数の関数となっており、グラフを対数表で表すと温度上昇につれなだらかに抵抗値が減少しているのがわかります。データシートにある抵抗値と上記の計算式による値はほぼ一致しているのが確認できます。

温度をマイコンで計測するにはサーミスタの抵抗値を知る必要があります。抵抗値を知るには電圧に変換したアナログ値をマイコンで読み取り、マイコンプログラム内で抵抗値に変換します。

このサンプルでは上限電圧としてのマイコン電圧Vdd(3.3V)とGND間にサーミスタRと抵抗器Ro（サーミスタのR₂₅と同じ程度の値のもの 10kΩ ）を直列に接続しています。中間の電圧Vが温度変化に応じて変化しますのでこの電圧をAD変換で読み取り、下記の式で抵抗値に変換します。

サーミスタの抵抗値がわかればあとは温度に変換する式に入力して演算すればよいわけですが、この式では自然対数を使った算術演算をしなければなりません。非線形な演算のため、通常の整数での演算ではなく浮動小数点型変数を使用したものとなります。

この演算を実現するには、まず自然対数log関数を使用するために"math.h"をインクルードしておく必要があります。次に温度を浮動小数点型変数で演算してください。得られた演算値をシリアル通信でモニターに送り 小数点表示させるのですが、あとはマイコン特有の注意点はなく、プログラミングの問題です。 サーミスタ抵抗-温度関係式 では絶対温度ですので、273.15を引いて摂氏（セルシウス温度）に換算します。

抵抗値に相当する電圧(ADCValue_IN0)をAD変換で取り込むのですがこのサンプルプログラムでは連続変換に指定していますので任意のタイミングで取得でき、141行で抵抗値に変換しています。3.3V入力時にデジタル値4096となるようにしています。142行は表示数字桁数を設定するものです。

143行でlog関数による浮動小数点演算を実施して温度を求めています。144行は表示数字桁数の設定です。

0.5秒周期でサーミスタ抵抗値と温度を表示しています。サーミスタ温度-抵抗値特性表の値とほぼ一致していることが確認できます。指でサーミスタをつまむと温度が体温近くまで上昇するのがわかります。

このサンプルプログラムは簡易的なものですが、STM32F103RB搭載Cortex-M3コアで浮動小数点演算を使った例を扱いました。他に、非線形演算のSIN関数、COS関数などをつかったアプリにも応用できます。

加速度センサKXTC9-2050 は±2Gの範囲内で加速度を検出できます。仕様表1の出力から、例えば、X,Y軸を水平面とし、Z軸に重力方向にセンサを設置すると、X,Y出力は重力成分はゼロなので1.65V, Z軸出力は1G分を含むので2.32(=1.65+0.66)Vとなるはずです。

加速度センサは加速度を検知するものですが信号には重力加速度成分をオフセット分（DC成分）として含んでいます。重力Gは9.8[m/sec²]で地面の向きに一定にかかっている加速度です。

通常、加速度は動作に伴って発生するものなのですが、この重力加速度成分はセンサを静止させても発生しています。どういうことでしょうか。

加速度センサでは実際の動作から 重力加速度成分を直接検出しているのではなく、重力に対する垂直抗力を検出しているのです。したがって、机上など水平面に静止させると重力加速度Gと釣り合っている垂直抗力が重力Gとして検出されます。

このため、加速度センサ出力に含まれる重力加速度成分の向きは実際の重力とは逆向きとなりますので、実際の動作の加速度にオフセット分（DC分）として含まれます。例えばZ軸の実際の重力方向（マイナス方向）に自由落下させると加速度センサ出力のZ軸成分は垂直抗力による重力オフセット分がキャンセルされてゼロ、つまり1.65Vになります。

加速度センサを扱ったアプリケーションで、傾きを検知するには各軸のオフセット分である重力成分だけを検出して計測すればよく、動作の中の加速度を検知するには各軸のオフセット分を除いた加速度成分を検出して計測すればよいわけです。また、衝撃は瞬時に発生した減速時の加速度成分で計測します。

加速度センサはアイディアしだいでさまざまな用途に発展できる面白いセンサです。今回はその前準備として加速度センサの出力がどのようなものであるかを確認するために加速度3軸分の加速度出力をモニターするアプリを作成します。

今回は仕様書どおりの加速度出力を確認するためのアプリプログラムを作成していきます。

加速度はアナログ入力信号としてSTM32のAD変換を使用します。ペリフェラルAD変換はADコンバータ【STM32のADコンバータ詳細】で解説しています。

STM32のAD変換ではアナログ信号入力のパラメータとして、センサの出力インピーダンスを指定する必要があります。メーカーの仕様表3(データシート)より出力インピーダンスは平均32kΩとなっています。

加速度センサの信号をモニターするアプリにはアナログ入力3点およびPCへのシリアル通信を使用します。今回の AD変換 はアナログ信号が3点ありますのでDMA(Direct Memorry Access)と組み合わせると効率がよいです。

実際のプログラムではX,Y,Z軸3点アナログ信号入力用にそれぞれポートPA0,PA1,PA4をアナログ入力AD1_CH0,AD1_CH1,AD1_CH4に設定し、AD変換を連続変換モードとして複数チャネルデータをDMAによりメモリに自動転送しています。

取得したアナログデータは電圧値（整数）に変換してからさらに文字列に変換してシリアル通信で送信しています。

AD変換の初期設定では使用するチャネルの指定と加速度センサの出力インピーダンスに合わせて指定します。

このアプリでは1秒毎に加速度成分のX軸,Y軸,Z軸の電圧値（整数）をシリアル送信してPCターミナルでモニターしています。加速度センサーをX,Y軸平面上に静止させているのでZ軸に重力加速度成分がオフセット分として追加していることが確認できます。

静止しているため、重力の影響を受ける成分（垂直抗力分）だけ 基準値約1.65Vに対して出力に変化が現れます。

X軸、Y軸についても重力の影響をうける向きに傾けると出力が変化するのがわかります。

脈拍をカウントして心拍数を表示するアプリケーションの解説をします。心拍数アプリを実現するためのアプリにはアナログ電子回路の知識、STM32マイコンのGPIO、割り込みおよびシリアル通信など学習に必要な要素がバランス良く盛り込まれています。

脈拍を検知するセンサーには電子工作でも一般的によく使われているフォトリフレクタと呼ばれる部品を使用します。
このフォトリフレクタは赤外線を発光するLEDと反射して返ってきた光を検出するトランジスタで構成されています。 電子工作では色による反射光量の違いで黒いラインのあるなしを判別することを利用したライントレースなどにも用いられます。

指先をフォトリフレクタに当てると指先にある毛細血管のヘモグロビン濃度変化を反射率の変化として検知できるのですが、この変化はとても微小でそのまま電気信号としてマイコンに入力してもカウント困難なのでまずオペアンプという部品を使って安定した脈拍パルスに増幅します。この増幅回路はさまざまなタイプがあり、採用しているのはその一例ですがインターネットでも十分な情報がありますのでいろいろ試してみるとよいと思います。

オペアンプは1段でも機能するかもしれませんがここでは2段使用しています。フォトリフレクタ信号の変化分だけパルスとしてとりだしたいので直流分をカットするコンデンサCと抵抗Rを組み合わせたRCハイパスフィルタ(カットオフ周波数：約1kHz)を入り口にいれています。

LTSpice®と呼ばれる回路シミュレーションを使用して上記回路の特性を調べてみます。入力信号には振幅1mV、オフセット2.5V、周期1sの矩形波としています。妥当な波形が出力にあらわれているのでこれで回路を構成することにします。

回路シミュレーションを利用するとおおまかな部品の選定や抵抗値、コンデンサ容量などのパラメータを実際の回路を制作する前に確認することができますので試作のかわりに強力なツールとして利用することをおすすめします。

製品として完成された脈拍センサーを使うと確実で簡単なのですが、ここではあえて学習用にフォトリフレクタという素子を使って電子工作を兼ねて心拍モニターを実現することにしています。

オペアンプ出力のVINを直接マイコンに入力として接続するので入力最大電圧がマイコン電源電圧を超えないようにオペアンプの電源をマイコン電源と共通のものにしています。（STM32では端子により５V入力が可能なものもありますが、すべてではありません。STM32F103RBの仕様書で確認してください。）

オペアンプにより増幅した脈拍センサ信号は電圧パルス信号としてPA8に入力します。心拍モニターとして入力パルスに同調したLED点灯するためにPB6を汎用プッシュプル出力に設定をします。

PA8は外部割り込み信号として使うために割り込み設定をします。割り込み入力はパルスの立ち上がり時を条件としています。

RTOSを使って役割毎にタスクに分類します。脈拍パルス間隔を計測するためのタスクprvTask_pulse（10ms毎に実行）、LED点灯用のタスクprvTask_led（100ms毎に実行） 、そして演算して得た心拍数をPCに送るタスクprvTask_monitor（1000ms毎に実行） です。

脈拍パルス数計測のタイムチャートです。PA8の割り込み入力パルス立ち上がりで割り込みが発生して割り込みハンドラEXTI9_5_IRQHandlerが呼び出されます。ここでフラグtriger_flag=1として、割り込みが発生したことを通知します。

10msごとに実行している 脈拍パルス間隔を計測するためのタスクprvTask_pulseがtrigger_flag=1で割り込み発生の通知を受けると 10msごとに加算カウント (10msクロックのカウント) した値（count_interval_cycle)を取得して心拍数(pulse_count)を演算します。演算処理後、割り込み通知用フラグtrigger_flagとカウント値count_interval_cycleをリセットします。 心拍数は割り込み入力の1分間における回数がわかればよく10msごとの クロックカウント値count_interval_cycle の場合は6000を count_interval_cycle で割ったものになります。

実際に構成した回路で脈拍センサー検知部のフォトリフレクタ-に指先をあてると脈拍を検知して信号がオペアンプで適度に増幅されている様子がわかります。シミュレーション結果と実際の回路による結果が同じようなものであることがわかります。

この心拍数計測のプログラムでは脈拍センサーによるアナログ信号をパルス入力として割り込みでカウントします。

脈拍パルスに同調したLED発光はprvTask_ledで行っています。実行頻度は100ms程度で十分です。

演算して得られた心拍数をシリアルUSART通信で心拍数をモニターするためのタスクがprvTask_monitorです。演算値を文字列に変換して1000msごとにPCモニターに表示させます。PC側のターミナルソフトで値が確認できます。

フォトリフレクタは指の押さえ方により敏感に反応してしまいますが安定するように押さえてやると妥当な心拍数が表示されていることがわかります。出力モニター用LEDは脈拍に同調して発光しています。

以上が 基本的な心拍数モニターのプログラム構成です。LEDの点滅をPWM出力の調光にしてみたり、シリアル通信をWiFiで実現してみたり、いろいろと組み合わせて発展していくとよいでしょう。

この機能を使えば、例えば、モータ軸に直結したエンコーダからのパルスを計測開始時に基準位置としてプリセットしてからアップダウンカウントさせると基準位置からモータが回転した量がわかるのです。

今回のアプリケーションでは「エンコーダの回転速度測定」で使用する回路と共通です。
今回はエンコーダ出力の2相パルスを使用しますのでTIM3のCH1とCH2を入力とします。
実際のプログラムでの設定を解説していきます。

タイマの初期設定は「ロータリーエンコーダのパルス速度測定」と同じですので省略します。
エンコーダインターフェースモードに設定するにはTIM_EncoderInterfaceConfig()関数を使用します。この関数の使い方詳細は「タイマ・カウンタ【STM32の高機能・汎用タイマ詳細】」の「タイマの応用」で解説していますので参照してください。

ユーザースイッチを押して任意の値にプリセットします（ここでは上限値32000の中間16000を基準）。

エンコーダインターフェースモードでCH1,CH2両方のエッジを検出する設定にしている場合は４逓倍となり、180p/r分解能のエンコーダの場合は軸を時計方向に1回転まわすと720増加(または減少)し、反時計方向に1回転回すとその逆の720減少（または増加）していれば成功です。

CH1,CH2どちらかのエッジを検出する設定にしている場合は2逓倍になり、1回転あたり360増加（または減少）します。

モーターの回転位置がわかれば、モータをアクチュエータとして動かす機器で任意の量だけ動作させて止めて次の動作につなげるアプリケーションが実現できるようになります。

パルス速度は単位時間当たりのカウント数のことですので外部パルスをカウントできる機能を使えればよいわけです。

今回のアプリケーションで使用するエンコーダはオープンコレクタ出力タイプ仕様のものです。オープンコレクタの出力はトランジスタのコレクタが出力端子のタイプでコレクタ、エミッタも開放状態の無電圧接点です。マイコンに接続するにはコレクタ側をプルアップし、エミッタ側はGNDとします。

エンコーダパルスをSTM32で計測（カウント）するにはペリフェラルのタイマに入力として接続します。下記に接続例を示しますが、速度計測にはエンコーダ出力の2相のうち1つだけを使用します。STM32の外部パルス計測機能を使用するにはタイマのCH1とCH2だけで使用できます。

実際のプログラムでの設定を解説していきます。

GPIO設定ではエンコーダのオープンコレクタ出力をTIM3のCH1にプルアップ接続します。
TIM3設定ではアップカウントに設定しておきます。TIM.Periodにはカウント値がオーバーフローしない程度の値にしておきます。

外部クロックモードに設定するにはTIM_TIxExternalClockConfig()関数を使用します。
この関数の使い方詳細は「タイマ・カウンタ【STM32の高機能・汎用タイマ詳細】」の「タイマの応用」で解説していますので参照してください。

カウント値を取得するにはTIM_GetCounter（TIMx)を使います。引数は設定対象タイマTIM3などを指定します。

このアプリケーション例ではRTOSを使用して100ms毎にカウント値を取得してからリセットしています。シリアル通信によりパルス速度値としてモニターさせているのですが、パルス速度は１secあたりに換算しているものです。エンコーダの分解能180p/rの場合は1秒間にちょうど1回転の速度で回転させてみるとパルス速度値は180となっていれば成功です。

エンコーダの速度がわかれば、少し高度になりますが、フィードバックすることで厳密な速度コントロールができるようになります。モーションコントロールの基本ですので挑戦してみてください。