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IMU工具包:适用于IMU设备的ROS解决方案

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简介:
简介:IMU工具包是一款专为ROS平台设计的软件包,旨在简化惯性测量单元(IMU)设备的数据处理与集成过程,提供高效、灵活的传感器数据解析和传输方案。 用于ROS的IMU工具概述及与之相关的过滤器和可视化器介绍如下: 1. **imu_filter_madgwick**:该模块是一个融合滤波器,它能够将常规IMU设备提供的角速度、加速度以及可选的磁场读数整合成一个方向。其工作原理基于文献[1]。 2. **imu_complementary_filter**:这是一种创新的方法,使用互补式融合技术来处理来自通用IMU设备的数据(包括角速度、加速度和可能的磁力计数据),并将这些信息转换为方向四元数形式。这种方法建立在参考文献[2]的基础之上。 3. **rviz_imu_plugin**:此插件用于RVIZ中,它能够显示sensor_msgs::Imu消息类型的数据。为了使用这个插件,请确保您已经安装了git(通过运行命令`sudo apt-get install git-core`来完成)。然后将这些堆栈下载到您的catkin工作区里(例如ros-hydro-workspace)。 以上就是ROS环境下IMU相关工具的基本介绍和操作指南,希望对大家有所帮助。

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  • IMUIMUROS
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    简介:IMU工具包是一款专为ROS平台设计的软件包,旨在简化惯性测量单元(IMU)设备的数据处理与集成过程,提供高效、灵活的传感器数据解析和传输方案。 用于ROS的IMU工具概述及与之相关的过滤器和可视化器介绍如下: 1. **imu_filter_madgwick**:该模块是一个融合滤波器,它能够将常规IMU设备提供的角速度、加速度以及可选的磁场读数整合成一个方向。其工作原理基于文献[1]。 2. **imu_complementary_filter**:这是一种创新的方法,使用互补式融合技术来处理来自通用IMU设备的数据(包括角速度、加速度和可能的磁力计数据),并将这些信息转换为方向四元数形式。这种方法建立在参考文献[2]的基础之上。 3. **rviz_imu_plugin**:此插件用于RVIZ中,它能够显示sensor_msgs::Imu消息类型的数据。为了使用这个插件,请确保您已经安装了git(通过运行命令`sudo apt-get install git-core`来完成)。然后将这些堆栈下载到您的catkin工作区里(例如ros-hydro-workspace)。 以上就是ROS环境下IMU相关工具的基本介绍和操作指南,希望对大家有所帮助。
  • ROSIMU驱动程序:IMU数据接收与
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    本项目开发了一个基于ROS平台的IMU(惯性测量单元)驱动程序,旨在高效地接收和解析IMU传感器的数据,为机器人导航和控制提供精准的姿态信息。 基于ROS的IMU驱动包含两个cpp文件,一个负责接收IMU数据,另一个负责解析这些数据。
  • 无线IMU系统
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    本项目致力于无线IMU(惯性测量单元)系统的设计与开发,旨在提供一种高精度、低延迟的姿态跟踪解决方案。通过优化传感器融合算法和无线通信技术,实现小型化、轻量化及高性能的目标应用需求。 无线IMU系统的硬件设计方案包括便携式无线IMU、数据接收机以及3D打印外壳。PCB文件使用立创EDA打开,而3D打印外壳则需要在SW2018软件中进行操作。详细内容可参考相关文献或资料以获取更多信息。
  • BNO055:Bosch Sensortec 9轴传感器融合IMU无关驱动程序
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    BNO055是一款专为博世传感器公司9轴运动跟踪传感器设计的独立于硬件的驱动程序,支持传感器融合算法和IMU数据处理。 Bosch Sensortec BNO055嵌入式Hal驱动程序是用于Bosch绝对方位传感器的设备无关驱动器,它使用Embedded-hal标准库中的Write、Read(适用于I2C通信)以及Delay特性来操作。 该库提供了四元数读取功能和欧拉角读取接口,并且重新导出了原始传感器数据获取的方法。 要在项目中使用这个库,请在Cargo.toml文件里添加依赖: ```toml cargo add bno055 ``` 然后,你可以通过下面的代码实例化并初始化BNO055 IMU设备: 首先声明和配置你的I2C和Delay实现... ```rust let i2c = ...; let delay = ...; // 初始化 BNO055 IMU 设备。 let imu = bno055::Bno055::new(i2c); ``` 请注意,上述代码片段中的省略号(...)应替换为实际的I2C和延迟实现的具体配置。
  • MATLAB分时代码-OpenSim IMU Tracking:利OpenSim 4.0 API追踪IMU
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    本项目使用MATLAB与OpenSim 4.0 API结合,实现对惯性测量单元(IMU)数据的实时处理和人体运动捕捉的方向追踪。通过精确解析IMU信号,提供高效且准确的姿态估计解决方案。 `opensimIMUTracking` 是一个用于在 OpenSim4.1 中对最新的 IMU 跟踪方法进行原型设计、测试和开发的 MATLAB 代码。该代码主要面向熟悉 OpenSim 和 Simbody API 并且精通 MATLAB 的高级用户。 此代码提供了几个有用的示例,展示了如何将 IMU 数据转换并在 OpenSim 模型的跟踪算法中使用它;如何处理 Simbody 四元数和旋转矩阵;以及如何轮换数据并生成新的数据表。此外,还演示了如何利用 `InverseKinematicsSolver` 创建(某种程度上)自定义的逆运动学解决方案,并展示了在 MATLAB 类结构中的编码方法。 要在本地运行该代码,您需要使用最新版本的 OpenSim (当时为 4.1) 构建 C++ 代码。请注意,这里有些函数和类在 OpenSim4.0 中不可用,因此您可能需要等待 4.1 版本的 beta 发行版或自行构建。 虽然该存储库中的功能和方法已经集成到 OpenSim 中,并且您可以直接使用这些工具而无需了解原型代码的具体细节。然而,对于那些对底层工作原理感兴趣的人来说,这段代码提供了一个很好的起点。
  • IMU姿态组合
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    本研究探讨了利用惯性测量单元(IMU)进行姿态估计的方法,结合多种传感器数据实现高精度的姿态组合解算技术。 通过读取IMU中的加速度和角速度传感器数据来计算对应的四元数和欧拉角。
  • MATLAB中IMU姿态
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    本文章介绍了如何在MATLAB中利用惯性测量单元(IMU)的数据进行姿态解算的方法和技巧,帮助读者掌握IMU数据处理及姿态估计技术。 IMU姿态解算matlab IMU姿态解算matlab IMU姿态解算matlab
  • IMU-SPI-DMP
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    IMU-SPI-DMP是一种结合了惯性测量单元(IMU)、串行外设接口(SPI)和动态姿态解算(DMP)技术的数据处理方案,广泛应用于运动追踪与姿态检测领域。 使用STM32 F103RCTx SPI并通过DMP库读取ICM-20948(AK09916[I2C])的数据,包括加速度计、磁力计、陀螺仪、温度、重力、旋转、四元数和步数等信息。
  • 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。