4 绝对原创。还是挺好玩的。

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RANSAC (Random Sample Consensus) 随机采样一致性算法，其实就是想办 法找出代表地面的平面。如下图所示，绿色的点为打在地面上的点，红色的点为 打在障碍物上的点。打在地面上的点基本上是处在一个平面上的，所以我们的目 标就是找到这个平面，然后将距离此平面一定距离内的点分割成地面。 由于算法逻辑本质上是一致的，为了简便起见，这里将三维空间寻找平面问题， 转化为二维空间寻找直线的问题。算法逻辑如下：

传统的数据融合算法要求获得比较精确的对象数学模型，对于复杂的难于建立模型的场合无法适用。为解决上述问题，提出了一种基于BP神经网络算法的多传感器数据融合方法，对对象的先验要求不高，具有较强的自适应能力。仿真结果表明，采用BP神经网络对传感器数据进行融合处理大大提高了传感器的稳定性及其精度，效果良好。

android调用matlab代码健身追踪安卓应用项目 以前的分类系统是实验性的，大部分时间都不起作用。 之前分类器的大部分代码都被扔掉了，并记录了一组新的训练数据。 课程范围缩小到 3 个： 0 空闲，几乎没有运动 1 空闲，超出阈值 2 步行 3 慢跑或跑步。 借助基于阈值的系统，我们能够通过更新的特征集获得更高的准确度。 每个输入数据集的特征总数增加到 13 个。 由于总共有 8 个数据集（XYZ 轴上的加速度和合成矢量，以及 XYZ 轴上的陀螺仪旋转数据和合成矢量），因此我们总共有 104 个特征。 训练数据记录在三个会话中，一个用于一般闲置使用，一个记录用户步行，另一个记录用户慢跑和冲刺。 录音的总长度约为 21 分钟。 数据被分成 50 个样本（或 16.6Hz 时大约 3 秒），特征被提取并记录在矩阵中，以及相应的类标签。 使用新的数据集和更新的特征，我们使用 MATLAB 的分类学习器获得了以下分类器准确度预测： 分类学习器建议的准确率为 99.6%，但在实践中略低于此。 使用 50% 保持验证选项，我们看到失败率没有变化，这是我们的分类系统良好的好兆头。 人体测试表明

Python中的MPU-9250（MPU-6500 + AK8963）I2C驱动程序 MPU-9250是一个多芯片模块（MCM），由集成到单个QFN封装中的两个芯片组成。 MPU-6500的一个模具中装有3轴陀螺仪，3轴加速度计和温度传感器。 另一个模具装有AK8963 3轴磁力计。 因此，MPU-9250是9轴运动跟踪设备，结合了3轴陀螺仪，3轴加速度计，3轴磁力计和Digital Motion Processor:trade_mark:（DMP）。 MPU-9250的硬件文档可在和。 目录 安装方式 要通过pip安装，请执行以下操作： pip install mpu9250-jmdev 要将软件包用于开发目的，请使用： git clone https://github.com/Intelligent-Vehicle-Perception/MPU-9250-Sensors-Data-Collect.git MPU9250 cd MPU9250 pip install -e . pip install -r requirements.txt 已知的问题 :information

进食手势识别：从Myo臂章传感器数据中识别进食手势

stm32 实现对传感器数据采集 上传到上位机 ，算法采用四元数算法 +互补滤波算法 ，卡尔曼滤波算法也已经实现

“自动泊车、公路巡航控制和自动紧急制动等自动驾驶汽车功能在很大程度上是依靠传感器来实现的。重要的不仅仅是传感器的数量或种类，它们的使用方式也同样重要。目前，大多数路面上行驶车辆内的ADAS都是独立工作的，这意味着它们彼此之间几乎不交换信息。只有把多个传感器信息融合起来，才是实现自动驾驶的关键。”现在路面上的很多汽车，甚至是展厅内的很多新车，内部都配备有基于摄像头、雷达、超声波或LIDAR等不同传感器的先进驾驶员辅助系统（ADAS）。这些系统的数量将会随着新法案的通过而不断增加，例如在美国，就有强制要求安装后视摄像头的法案。此外，诸如车险打折优惠和美国公路交通安全管理局（NHTSA）、欧洲新车安

解析输变电设备物联网传感器数据规约，显示传感器各参量的名称以及参量值，可以用于输变电传感器传输数据的测试