该程序将来自 IMU 的数据作为输入并计算身体的轨迹、速度和姿态。 它绘制了速度和欧拉角与时间和身体轨迹的关系。

汽车数字钥匙 for 3c规范v2.0&v3.0理解学习

提供了 IMU 传感器融合算法的 Rust 端口，该算法由 Sebastian Madgwick 在他的论文An effective orientation filter for惯性和惯性/磁传感器阵列中提出

使用串口接收数据，并采用UWB技术进行定位，得到实际位置

有原理图、BOM表、3D图和PCB图，还有STM32的嵌入式程序代码

此文件用于双目视觉与IMU标定后的结果对VINS-Fusion进行运行

此文件用于双目视觉与IMU标定后的结果对VINS-Fusion进行运行 解决博客可能的跑飞问题： roslaunch realsense2_camera rs_imu_stereo.launch roslaunch vins vins_rviz.launch rosrun vins vins_node src/VINS-Fusion/config/realsense_d435i/realsense_stereo_imu_config_my.yaml

x-IMU-Python ximureceiver和quaternion是用于从 x-IMU 接收数据的 Python 模块，必须为常规用户权限配置 USB 端口（检查 FT232R 和 udev.rules for linux 并在万维网上冲浪）。 有关详细信息，请参阅 。 用法 python Receive_Test.py

针对室内定位系统因多径分量的重叠和非视距传播直接影响时延估计精度的特点,采用具有高分辨特 性的超宽带技术进行室内定位。而空间谱估计 MUSIC算法作为一种高分辨的参数估计算法,经过变形能高精 度的估计 TOA时延,但仍存在谱峰搜索处理时延大的缺点。于是利用非视距传播的特点,采用 MUSIC算法结合 基于接收机结构的算法,改进现有的高分辨时延估计算法,仿真实验证明改进的算法可以在保证高精度时延估 计的基础上降低算法复杂度。

为了实现送餐机器人的室内精确定位与远程观察与控制, 本文采用DW1000模块基于UWB结合ESP8266网络模块设计一款室内送餐机器人定位信息系统. 该系统采用改进TWR测距算法避免各基站时钟不同步问题, 改善了基站自身的时钟偏移误差. 简化了TOA算法, 从而使系统快速精确定位, 同时利用ESP8266无线以太网模块将位置数据及状态信息传递到远端服务器上, 便于查看实时位置状态与控制机器人行动. 该系统是嵌入式无线互联系统, 可以满足室内送餐机器人的定位与信息传递, 并实现机器人的远程控制.