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Cesium插件用于传感器体积可视化_含JavaScript代码及相关文件下载

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简介:
本资源提供了一个基于Cesium平台的JavaScript插件,专为实现传感器体积的三维可视化设计。附带相关文件和源码下载链接,便于开发者学习与实践。 用于可视化传感器体积的 Cesium 插件基于 cesium-sensors 并演变为支持更新版本的 Cesium。 使用方法: 插件预构建缩小版和未缩小版位于 dist 目录中,通过在 HTML 文件中标记后包含 cesium-sensor-volumes.js 文件来加载。 该插件会自动添加对 CZML 属性 agi_conicSensor、agi_customPatternSensor 和 agi_rectangularSensor 的支持。相应的 Entity 属性分别是 conicSensor、customPatternSensor 和 rectangularSensor。 为了将数据直接加载到您创建的 Entity 对象中,必须调用 entity.addProperty 来为每个传感器属性创建一个实例。CZML 处理会自动执行此操作。 更多详情和使用方法,请下载后细读 README.md 文件。

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  • Cesium_JavaScript
    优质
    本资源提供了一个基于Cesium平台的JavaScript插件,专为实现传感器体积的三维可视化设计。附带相关文件和源码下载链接,便于开发者学习与实践。 用于可视化传感器体积的 Cesium 插件基于 cesium-sensors 并演变为支持更新版本的 Cesium。 使用方法: 插件预构建缩小版和未缩小版位于 dist 目录中,通过在 HTML 文件中标记后包含 cesium-sensor-volumes.js 文件来加载。 该插件会自动添加对 CZML 属性 agi_conicSensor、agi_customPatternSensor 和 agi_rectangularSensor 的支持。相应的 Entity 属性分别是 conicSensor、customPatternSensor 和 rectangularSensor。 为了将数据直接加载到您创建的 Entity 对象中,必须调用 entity.addProperty 来为每个传感器属性创建一个实例。CZML 处理会自动执行此操作。 更多详情和使用方法,请下载后细读 README.md 文件。
  • ArduinoACS712电流库_C++
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    本资源提供基于Arduino平台的ACS712电流传感器C++代码及配套文件的下载。该库简化了电流测量应用开发流程,适用于电子制作与科研项目。 这是一个用于与ACS712霍尔效应线性模拟电流传感器交互的Arduino库。它支持直流和RMS交流电流测量,并适用于多种类型的ACS712传感器(如ACS712-05B、ACS712-20A和ACS712-30A)。典型应用包括电机控制、负载检测与管理、开关模式电源以及过流故障保护。 由于模拟传感器的精度加上Arduino内置ADC的低分辨率,难以进行精确电流测量。因此,该传感器更适合于检测电流的存在并大致估计其量级,而不适合需要高精度的应用场景。对于更准确的测量结果,请考虑使用如Adafruit INA219这样的数字传感器。 欲详细了解此库的功能和用法,请查阅README.md文件中的说明。
  • Arduino库和Python距离_
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    本资源提供Arduino库及Python代码,专门用于处理各类距离传感器数据。用户可直接下载所需文件,便于进行相关项目开发与实验操作。 用于距离传感器的 Arduino 库当前版本为四个传感器提供了统一接口:SRF04 & SRF05 超声波游侠、夏普 GP2Y0A21YK 红外距离传感器、夏普 GP2Y0A41SK 红外距离传感器及其他一些夏普距离传感器。目前这个库仅支持上述提到的传感器。 如果您想在此库中使用其他类型的距离传感器,可以通过添加适当的源文件来实现。查看类图以了解结构。对于模拟夏普传感器的新增加功能,则需要复制/粘贴现有的(.cpp 和 .h)文件,并调整函数“getDistanceCentimeter”中的计算参数。您可以从数据表导出这些参数或使用线性回归分析实验数据。 如果有正确工作的代码,欢迎贡献到此项目中来。更多详情和使用方法,请下载后仔细阅读 README.md 文件。
  • 融合模块框架MSF(基EKF)_C++
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    本资源提供一个多传感器融合模块化框架(MSF),采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现数据融合。附带完整C++源码及配置文件,适合机器人导航和定位研究使用。 标题中的“MSF”指的是“Multi Sensor Fusion”,这是一个用于处理来自多个传感器数据融合的模块化框架。本项目基于扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF),这是一种广泛应用在估计理论中的算法,用于非线性系统的状态估计问题。EKF通过线性化非线性函数来近似系统动态,从而实现对复杂环境下的动态对象进行精确跟踪。 该框架主要设计用于时延补偿的单传感器和多传感器融合。时延补偿是解决传感器数据中固有延迟问题的关键技术,在实时系统中尤为重要,确保不同传感器的数据能够同步并正确融合。此框架提供了详细的使用指南,用户需要下载并阅读README.md文件以获取具体操作步骤和应用方法。 标签为“C++”,表明这个多传感器融合模块化框架是用C++编程语言实现的。C++是一种强大的、高效的编程语言,特别适合处理计算密集型任务,如实时传感器数据处理和滤波算法的实现。 在压缩包文件名称列表中,“ethzasl_msf-master”可能代表这是由ETH Zurich(瑞士联邦理工学院)的一个团队开发的项目,并进行了版本控制。master通常表示项目的主分支,即最新的稳定版本。 实际应用中,EKF常被用于无人机导航、自动驾驶汽车、机器人定位和目标跟踪等领域。MSF框架将EKF与多传感器融合相结合,可以提高系统的鲁棒性和准确性。在使用过程中,开发者需要理解EKF的基本原理,包括状态空间模型、预测和更新步骤,并根据具体问题调整滤波器参数。同时,对于多传感器融合,需了解各传感器的特性如精度、延迟和噪声等,并合理设计融合策略。 这个项目提供了一个强大的工具,使工程师和研究人员能够利用C++实现EKF算法,有效地处理来自多个传感器的数据进行高精度的状态估计。为了充分利用此框架,用户需要具备一定的C++编程基础及对滤波理论和传感器融合的理解。通过详细阅读文档和示例代码,可以将该框架应用于实际项目中解决多传感器数据融合问题。
  • 融合处理工具的Python_Jupyter笔记本
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    本资源提供用于传感器数据融合处理的Python代码及辅助文档,以Jupyter Notebook形式呈现,方便用户学习和应用先进的数据融合技术。 这些工具是由梅赛德斯团队在开发传感器融合模块过程中创建的。我们暂时按原样提供它们,但如果您发现有改进的空间,请随时提交任何 PR!1. matlab_examples/ 在这里您可以找到用于生成项目示例数据的 Matlab 代码。如果您可以访问 Matlab,请随意使用它来生成自己的数据进行练习。请注意:这不是完成项目的必需步骤,并且您无需拥有 Matlab 许可证。有关更多详情和使用方法,请下载后阅读README.md文件。
  • 心率测量频应_C++
    优质
    本资源提供了一个用C++编写的视频应用程序,用于测量心率。其中包括源代码和必要的文件,方便开发者学习与研究心率监测技术。 视频脉冲检测技术中的脉冲提取可以使用第三方库OpenCV和contrib OpenVINO Sources by Smorodov以及Eigen 3及Third-party iirvpglib。更多详情与使用方法,请参阅下载后的README.md文件。
  • Velodyne点云的快速稳健聚类算法-C++
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    本资源提供了一种针对Velodyne激光雷达数据进行高效且稳定的点云聚类算法。采用C++编写并附带相关执行文件,适用于自动驾驶和机器人领域中的环境感知任务。 这是一种快速且稳健的算法,用于将 Velodyne 传感器拍摄到的点云数据分割成不同的对象。该方法适用于所有型号的 Velodyne 传感器,包括16线、32线和64线激光雷达。 为了运行此项目,请在您的 catkin 工作空间中使用虚拟环境,并假设您已经按照说明进行了设置。如果需要的话,请根据实际情况调整命令。推荐使用pipenv进行安装。 要开始操作,请执行以下步骤来配置工作区和catkin: 更多详细信息及具体用法,您可以查阅下载后的README.md文件以获取完整指导。
  • React-Native 原生访问_Java
    优质
    本资源提供React-Native项目中Java代码和文件,用于实现原生传感器访问功能。适合需要深入Android硬件交互的开发者参考使用。 React-Native 的包装器支持多种传感器功能,包括加速度计、陀螺仪、磁力计、方向感应、计步器、温度计、光传感器和接近传感器。更多详情及使用方法,请参阅 README.md 文件。
  • Eclipse各版本
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    本项目提供一个可视化的平台,方便用户浏览和下载Eclipse各个版本所需的插件,简化开发环境配置过程。 各个版本的WindowsBuilder插件离线包在官网已经无法获取了,这是一个非常实用的Eclipse界面开发工具。
  • BMI08x系列IMU控制API(C语言)_博世 sensortec
    优质
    本资源提供博世BMI08x系列IMU传感器的C语言控制API及配套文档下载,便于开发者便捷地获取姿态数据、加速与角速度信息。 BMI08X 传感器 API 目录介绍及集成细节 该软件包包含 Bosch Sensortec 的 BMI08X 传感器 API。在项目中进行集成时,请将 bmi08a.c、bmi08g.c、bmi08x_defs.h 和 bmi08x.h 文件添加进来。 为了使用特定的传感器功能,您需要更新 `bmi08x_dev` 的变体: - 如果要启用 BMI085 传感器的功能,请将设备变体设置为:`dev.variant = BMI085_VARIANT;` - 要激活 BMI088 传感器的功能,则应将其设为:`dev.variant = BMI088_VARIANT;` 为了调用 API,用户必须在代码中包含 bmi08x.h 头文件: ```c #include bmi08x.h ``` 驱动文件信息如下: - `bmi08a.c`: 包含了 bmi08x 加速计通用 API 接口的函数定义。 - `bmi08g.c`: 包括了 bmi08x 陀螺仪通用 API 接口的函数定义。 关于更多详情和使用方法,请参考软件包内的 README.md 文件。