Advertisement

该程序利用位置计算器,对来自惯性测量单元(IMU)的数据进行解码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该程序接收来自惯性测量单元(IMU)的传感器数据,并以此为基础进行计算,从而确定身体的运动轨迹、速度以及姿态信息。随后,程序生成了速度和欧拉角随时间变化的图表,并绘制了身体轨迹与时间之间的对应关系。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • IMU - MATLAB 开发
    优质
    本项目提供了一个MATLAB工具,用于解析IMU数据并计算位置信息。通过处理来自惯性测量单元的数据,该工具能够估算物体的移动轨迹和姿态变化。 该程序接收来自IMU的数据作为输入,并计算身体的轨迹、速度和姿态。它绘制了速度与欧拉角随时间变化的关系以及身体的运动轨迹。
  • 导航
    优质
    《惯性测量单元导航计算程序》是一款专业的软件工具,用于处理和分析来自IMU(惯性测量单元)的数据。该程序能够进行精确的姿态、位置及速度估算,并支持多种算法优化,广泛应用于航空航天、航海及汽车等领域,为用户提供可靠且高效的导航解决方案。 导航解算利用IMU的加速度计和陀螺数据来计算飞行器的位置和速度。
  • IMU定义与应方法
    优质
    简介:本文探讨了IMU(惯性测量单元)的基本概念及其在导航、机器人技术及虚拟现实等领域的广泛应用方法。 惯性测量单元(IMU)能够获取载体的姿态、速度及位移等关键数据,在汽车与机器人技术领域得到广泛应用,并且在潜艇和飞机的精密导航系统中也扮演着重要角色,用于精确姿态推算。未来的重点将放在基于MEMS技术开发的IMU以及相应的惯性传感器上。 惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)是一种可以测定物体三轴姿态角及其变化速率,并监测加速度的装置。它通过集成在内部的陀螺仪和加速度计,能够从三个方向分别检测线性加速度与旋转角度的变化率,进而计算出载体的姿态、速度及位移等信息。 IMU模块的功能定义如下: 惯性测量单元(IMU)是一个结合了多个传感器技术以获取物体运动状态的关键组件。它不仅包括用于姿态感知的陀螺仪和捕捉加速变化的加速度计,还能通过综合这些数据来提供精确的姿态、速度及位移等信息。随着MEMS技术的进步与发展,未来的IMU将更加小型化且性能更佳,在更多领域发挥其重要作用。
  • MATLAB_GPS和IMU_EKF
    优质
    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。
  • (MATLAB)结合与全球定系统地面车辆及方向.rar
    优质
    本资源提供一种利用MATLAB编程融合IMU和GPS数据以精确估计地面车辆的位置和航向的方法。包含相关代码和文档,适用于自动驾驶、导航等领域研究。 本示例展示了如何通过结合来自惯性测量单元(IMU)与全球定位系统(GPS)接收器的数据来估计地面车辆的位置及方向。 一、模拟设置:采样率 在典型的系统中,IMU内部的加速度计和陀螺仪以较高的频率运行。融合算法处理这些传感器数据时较为简单。相反地,GPS则以较低的频率运作,并且其相关处理复杂度较高。在这种融合策略下,GPS样本按低频进行处理;而来自加速度计与陀螺仪的数据在同一高速率上被同时采集和分析。 为了模拟这一配置,在IMU(即加速度计和陀螺仪)中设定采样率为100Hz,而在GPS接收器中的采样频率为10Hz。 二、融合过滤器 创建一个滤波器以整合来自 IMU 和 GPS 的测量值。此过程使用扩展卡尔曼滤波技术来追踪方向(采用四元数表示)、位置、速度以及传感器偏差等参数。该对象具有两个核心方法: - 一种接收IMU的加速度计和陀螺仪样本作为输入的方法,每次对这些设备进行采样时都会被调用。 - 另一个基于先前采集到的加速度计与陀螺仪数据预测下一步的状态变化,并在此过程中更新扩展卡尔曼滤波器中的误差协方差矩阵。
  • AGV_localization: IMU人定
    优质
    本文介绍了利用里程计和惯性测量单元(IMU)实现自动引导车辆(AGV)精确定位的方法和技术,探讨了如何结合这两种传感器数据以提高导航精度。 关于 包: 该包主要用于机器人(bot),因为它使用了三个传感器值。 1. Odometry_data 2. Imu_data
  • sins4357345637456375.rar_四_四更新_姿态_导航
    优质
    本资源为Sins4357345637456375.rar,包含关于四元数在位置估计、状态更新及姿态计算中的应用资料,适用于研究惯性导航系统。 惯性导航解算程序使用四阶龙格库塔方法更新四元数以求取姿态、速度和位置。
  • LabVIEW矩形波相
    优质
    本文章介绍了如何使用LabVIEW软件开发环境来设计一个用于测量两个矩形波信号之间相位差的程序。通过图形化编程方式,简化了复杂的数学运算和数据处理过程,并提供了实验验证结果以展示该方法的有效性和准确性。适合电子工程、物理及相关领域的研究人员和技术人员参考学习。 基于LabVIEW的矩形波相位差测量程序的设计与实现。该程序能够准确地测量两个矩形波信号之间的相位差异,适用于各种需要进行精确时间或频率分析的应用场景中。通过图形化编程环境LabVIEW,开发人员可以直观地构建复杂的控制和数据采集系统,并利用其内置的数学函数库来执行高精度的数据处理任务。此项目展示了如何在LabVIEW平台上高效实现信号处理功能,为相关领域的研究与应用提供了有价值的参考方案。
  • 基于平台导航Matlab
    优质
    本简介介绍了一种基于平台的惯性导航系统(INS)的位置计算Matlab程序。该程序能够利用加速度计和陀螺仪数据进行姿态解算与位置更新,适用于惯性导航系统的仿真研究及算法验证。 平台惯性导航Matlab位置解算程序可以直接使用。
  • MATLAB坐标轴代-IMU Calibration: 三轴加速度与陀螺仪校准MATLAB代
    优质
    这段简介可以这样写:“本项目提供基于MATLAB的IMU(惯性测量单元)校准代码,专注于对三轴加速度计和陀螺仪的数据进行处理及分析。通过优化坐标轴设置,实现精确的传感器校准。” Matlab代码用于IMU(三轴加速度计和陀螺仪)校准:imu_calibration