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Android-GPS-IMU

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简介:
Android-GPS-IMU是一款结合了全球定位系统(GPS)和惯性测量单元(IMU)技术的应用程序或开发工具包,旨在提供精准、高效的移动设备位置跟踪与姿态估计解决方案。 项目后端取自原作者的贡献:由于发现需要分叉的时候我已经对大量文件进行了改动,所以并未进行正式的分支操作。 最初的版本可以测量覆盖的距离。我对此进行了调整以满足我的需求。现在应用程序能够过滤并输出所需的位置、速度和方位数据。我不再使用不需要的功能模块,例如前端的日志记录器(Loggers)。此外,我还提升了传感器的工作频率至100Hz(无延迟),这有助于提高定位精度,并加快了收敛时间,不过这也增加了电池的消耗量。 目前的应用程序会输出过滤后的坐标、速度和方位信息。未来几周内我会继续优化性能。 出色的后端是由这位开发者编写的,向他表示敬意。前端部分可能更为整洁有序,但对我来说,在前端快速获取位置、速度和方位数据有些困难。这可能是由于我刚开始接触Android开发的缘故。 该项目是一个库,用于融合GPS与加速度计的数据,并通过卡尔曼滤波器进行处理。

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客服
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  • Android-GPS-IMU
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    Android-GPS-IMU是一款结合了全球定位系统(GPS)和惯性测量单元(IMU)技术的应用程序或开发工具包,旨在提供精准、高效的移动设备位置跟踪与姿态估计解决方案。 项目后端取自原作者的贡献:由于发现需要分叉的时候我已经对大量文件进行了改动,所以并未进行正式的分支操作。 最初的版本可以测量覆盖的距离。我对此进行了调整以满足我的需求。现在应用程序能够过滤并输出所需的位置、速度和方位数据。我不再使用不需要的功能模块,例如前端的日志记录器(Loggers)。此外,我还提升了传感器的工作频率至100Hz(无延迟),这有助于提高定位精度,并加快了收敛时间,不过这也增加了电池的消耗量。 目前的应用程序会输出过滤后的坐标、速度和方位信息。未来几周内我会继续优化性能。 出色的后端是由这位开发者编写的,向他表示敬意。前端部分可能更为整洁有序,但对我来说,在前端快速获取位置、速度和方位数据有些困难。这可能是由于我刚开始接触Android开发的缘故。 该项目是一个库,用于融合GPS与加速度计的数据,并通过卡尔曼滤波器进行处理。
  • STM32结合GPSIMU
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    本项目基于STM32微控制器,整合GPS模块与IMU(惯性测量单元)技术,实现精准定位及姿态检测,适用于智能导航、无人机等领域。 基于STM32的GPS和IMU数据采集程序设计涉及到了集成全球定位系统(GPS)与惯性测量单元(IMU)的数据处理。此项目的主要目标是通过STM32微控制器实现对这两种传感器的有效通信,进而获取精确的位置信息和姿态参数。
  • MATLAB中的GPS-IMU数据融合
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现GPS与IMU传感器数据的高效融合技术,旨在提升导航系统的精确度和稳定性。通过算法优化,实现了实时、准确的数据处理与分析。 GPS-IMU 数据融合的matlab源码文件名为GPS_IMU_Fushion.m。
  • GPS+IMU+UWB无缝切换定位资料包(含激光IMU数据).rar
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    本资料包包含GPS、IMU及UWB三种技术融合下的无缝切换定位方案与激光IMU数据集,适用于高精度室内室外导航和定位研究。 解决GNSS、UWB和激光三种定位方式之间的自由切换问题。
  • GPSIMU组合定位的原始数据
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    本研究探讨了全球定位系统(GPS)和惯性测量单元(IMU)的数据融合技术在提高位置跟踪精度方面的应用。通过分析原始数据,优化定位算法,旨在实现更精确、稳定的位置估计。 GPS/IMU组合定位原始数据 MEMS车载试验;传感器的x/y/z轴分别沿载体的右/前/上方向安装;方位北偏西为正,取值范围+-180deg。 IMU:icm20948,GPS:ublox m8n。模块右前上安装在车辆前挡风玻璃下。 数据包含: [1] T(s), Gx/y/z(deg/s), Ax/y/z(m/s^2), Pitch/Roll/Yaw(deg), [11]: NavVE/N/U(m/s), NavLat/Lon(deg), NavHgt(m), GPSVE/N/U(m/s), GPSLat_d, gpslat_m, lon_d(deg), gpslon_m, GPSHgt(m), GPSYaw(deg), PDOP, SatNum, Magx/y/z(mG), Baro(m).
  • 基于GPSIMU的数据融合MATLAB程序
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    本简介介绍了一个结合GPS与IMU数据以提高导航系统精度的MATLAB程序。该程序采用先进的滤波算法进行数据融合处理。 这段文字描述了一套包含丰富GPS与IMU数据融合的仿真代码,并且提供了许多参考函数。
  • IMUGPS的融合及姿态解算方法
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    本研究探讨了惯性测量单元(IMU)与全球定位系统(GPS)的数据融合技术及其在姿态解算中的应用,旨在提高导航系统的精度和稳定性。 IMU(惯性测量单元)与GPS(全球定位系统)在无人驾驶中的融合旨在提高车辆的定位精度和可靠性。IMU通过陀螺仪和加速度计来测量物体的加速度和角速度,进而计算出位移、速度及姿态信息;而GPS则利用卫星信号确定位置。 实现这两种传感器的数据融合需要采用多传感器数据融合技术和位姿解算算法。通常包括以下步骤:预处理(滤波)、关联匹配、状态估计以及更新修正等环节。在无人驾驶系统中,预处理主要是对IMU和GPS的测量值进行去噪;而关联则是将二者对应起来以供后续使用。 常用的数据融合方法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器及扩展卡尔曼滤波器等技术。其中,卡尔曼滤波器能有效结合高频率但误差累积较快的IMU数据和低频次却相对准确的GPS信息,从而提供更稳定可靠的位姿估计。 位姿解算涉及根据传感器的数据确定无人驾驶车辆的位置、方向以及姿态角度(滚转角、俯仰角及偏航角)。尽管IMU可估算运动状态但长期运行后会累积误差;而当GPS信号不佳时其定位精度也会下降。因此,融合两者数据可以互补各自的不足之处。 在进行数据融合之前还需解决坐标系差异的问题:通常情况下,IMU采用机体坐标系(body frame),而GPS使用地心固定坐标系(ECEF frame)。为了使二者兼容,在处理前需要将IMU的数据转换到与GPS相同的参考框架内。这一步骤涉及地球模型和姿态矩阵的计算。 另外,由于长时间运行后会累积误差,所以应定期利用GPS信息校准IMU参数以确保准确性。通过这种方式可以实现更精确的姿态解算结果。 实践中还需要注意解决数据同步问题——保证两个传感器在相同时间点获取的数据才能准确融合。否则直接合并会导致定位偏差。 总之,在无人驾驶领域中结合使用IMU和GPS是一个复杂的过程,需要借助先进的多源信息整合技术及位姿计算方法来实现精准的车辆导航与控制功能。
  • Android 7 GPS HAL
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    Android 7 GPS HAL是Android操作系统中用于处理GPS硬件抽象层的关键组件,它负责在应用框架和底层硬件之间提供一个统一接口。 Android 7的GPS底层代码中的HAL层是用C语言编写的。打开串口和设置波特率需要手动进行修改。
  • Android GPS定位
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    Android GPS定位技术利用卫星信号为移动设备提供精确的位置信息和服务,适用于导航、追踪及各种地理应用开发。 在Android系统中,GPS(全球定位系统)是开发者获取设备地理位置信息的重要手段之一。下面将详细介绍如何使用Android的Location API来集成并利用GPS坐标。 1. **Location API** Android提供了一个名为Location API的框架,它允许应用程序访问多种位置源,包括但不限于GPS、网络定位服务等。通过这个API,开发者可以请求实时的位置更新,并获取经纬度坐标及其他相关数据如速度和方向信息。 2. **权限设置** 在AndroidManifest.xml文件中声明必要的权限是使用GPS功能的前提条件之一。关键的权限有`ACCESS_FINE_LOCATION`,它用于访问精确地理位置信息包括GPS提供的位置数据。 3. **创建LocationManager对象** 通过调用Context.getSystemService方法获得LocationManager服务,并利用这个对象来管理不同的定位提供者和服务请求更新操作。 4. **选择位置提供者** LocationManager支持多种位置提供器选项,如`NETWORK_PROVIDER`和`GPS_PROVIDER`。其中,GPS Provider通常能提供更准确但相对耗电更高的定位信息;而Network Provider则依赖于网络信号,可能不够精确但是更加节能。 5. **请求位置更新** 使用LocationManager的requestLocationUpdates方法可以设置所需的最小距离、时间间隔以及一个实现了LocationListener接口的对象。这样当检测到新的位置时就可以被通知并处理相关数据。 6. **解析Location对象** Location类包含了当前位置的各种信息,如经度(longitude)、纬度(latitude)、高度(altitude)等属性。开发者可以通过这些属性获取所需的信息用于地图显示、导航等功能实现中。 7. **优化电源消耗** 为了减少电池使用量,建议调整位置更新的频率和最小距离变化值,并且在应用不再需要定位服务时调用removeUpdates方法停止接收位置信息。 8. **Fused Location Provider** 自Android 5.0起推出的一个更高级的位置服务——Fused Location Provider。它结合了多个数据源,提供了更加高效节能的定位体验。 9. **处理异步问题** 获取地理位置信息通常涉及异步操作,在编写代码时需要考虑线程安全和用户体验的问题。可以使用Handler、AsyncTask或LiveData等工具来管理这些异步任务。 10. **地理编码与反向地理编码** 地理编码是指将地址转换为经纬度的过程,而反向地理编码则是相反的操作——从经纬度信息中获取具体地址描述。Android平台提供了Geocoder类来进行此类操作,不过需要注意的是这项服务依赖于设备和运营商的支持,在某些地区可能不可用。 理解并应用以上提到的技术对于开发出高效实用的定位应用程序至关重要。
  • MATLAB_利用GPSIMU进行定位_EKF位置估算
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    本教程介绍如何使用MATLAB结合GPS与IMU数据,通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现精准的位置估计。适合工程和技术人员学习。 使用GPS和IMU完成定位,通过GPS IMU EKF LOCATION实现。