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IMU Sensor Fusion with Linear Kalman Filter: Integrating IMU Sensors from iOS Applications...

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简介：
本文探讨了在iOS应用中使用线性卡尔曼滤波器融合来自多个IMU传感器的数据的方法，以提高姿态估计准确性。 从iOS应用程序“传感器流”无线读取IMU（惯性测量单元）传感器的加速度和速度数据，并将其导入Simulink模型中。然后使用线性卡尔曼滤波器来过滤以度为单位的方向角，以此降低传感器噪声并消除由施加在IMU上的惯性力引起的方向测量误差。方向和卡尔曼滤波器功能块可以转换成C代码，并移植到独立的嵌入式系统中。特别感谢“TKJ Electronics”对实际实施的帮助。

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  • IMU Sensor Fusion with Linear Kalman Filter: Integrating IMU Sensors from iOS Applications...
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    本文探讨了在iOS应用中使用线性卡尔曼滤波器融合来自多个IMU传感器的数据的方法，以提高姿态估计准确性。 从iOS应用程序“传感器流”无线读取IMU（惯性测量单元）传感器的加速度和速度数据，并将其导入Simulink模型中。然后使用线性卡尔曼滤波器来过滤以度为单位的方向角，以此降低传感器噪声并消除由施加在IMU上的惯性力引起的方向测量误差。方向和卡尔曼滤波器功能块可以转换成C代码，并移植到独立的嵌入式系统中。特别感谢“TKJ Electronics”对实际实施的帮助。
     
  • Linear Algebra with Applications, 6th Global Edition
    优质
    《线性代数及其应用（第六版）》全球版是一本广受好评的教材，适用于大学本科层次的教学。本书通过实际案例和清晰的概念阐述，帮助学生理解并掌握线性代数的核心理论与应用技巧。 本书是全球各大学和学院广泛使用的一本经典教材的特别版本。Pearson出版社推出了这个独家版本，以便于美国和加拿大以外的学生能够从中受益。如果你在全球范围内购买了这本书，那么它就是《线性代数及其应用》第6版。
     
  • Kalman Filtering: Theory and Applications with MATLAB
    优质
    本书深入浅出地介绍了卡尔曼滤波理论及其应用，并通过MATLAB进行实例演示，适合工程技术人员和高校师生阅读参考。 关于Kalman滤波的书籍介绍了多种Kalman滤波器及其在Matlab中的实现方法。
     
  • Linear Algebra with Applications (4th Edition) by Gilbert Strang
    优质
    《线性代数及其应用（第四版）》由著名数学家Gilbert Strang撰写，该书深入浅出地介绍了线性代数的基本概念和理论，并结合实际应用案例进行讲解。 这是《货真价实》第四版的英文版本，为文字版而非扫描版，内容清晰易读。遗憾的是我没有找到配套的解决方案文件，希望各位能够帮忙寻找一下。
     
  • IMU-视觉里程计-Kalman滤波器-MATLAB
    优质
    本项目运用MATLAB开发了结合惯性测量单元(IMU)与视觉信息的里程计系统，并引入卡尔曼滤波器优化状态估计，提升导航精度。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：imu_视觉里程计_kalman滤波器_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后遇到问题可以联系我进行指导或者更换。 适合人群： 新手及有一定经验的开发人员
     
  • Linear Algebra with Applications, 9th Edition (Includes Chapters 8 and 9)
    优质
    《线性代数及其应用（第九版）》包含了第8和第9章，是一本广泛使用的线性代数教材，适合各类理工科专业的学生使用。本书通过实际应用案例帮助读者深入理解抽象概念，并配有大量习题以巩固学习成果。 Linear Algebra with Applications, ninth edition, is authored by Steven J. Leon.
     
  • A Java Tool for Investigating State Estimation with the Kalman Filter...
    优质
    本工具是一款用于研究卡尔曼滤波状态估计的Java软件，旨在为用户提供便捷的数据分析和仿真模拟功能。 A Java Tool for Exploring State Estimation using the Kalman Filter
     
  • IMU-SPI-DMP
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • IMU Calibration-Gesture: 校准IMU并展示手势
    优质
    本项目旨在通过校准惯性测量单元（IMU）来提高其准确性，并结合手势识别技术，实现精准的手势控制应用。 IMUCalibration-Gesturecalibration for IMU and show gesture0 1. 读入数据：load(caldata.mat) 2. 运行校正算法：[Ta,Ka,Ba,Tg,Kg,Bg,Tm2a,Bm,Vm,mag_strength]=ImuCalibration_Gesture(cal_data) 3. 校正部分加速度、角速度 4. 磁力计算法mag2acc_matrix假设重力与磁向量的夹角不变，算法Cal_mag4acc_frame利用不同姿态下传感器感受到的磁通向量变化和姿态变化的相关性来计算参数。 5. 参数部分：cal_acc=Ta