kinect注入 Kinect和IMU传感器数据的记录器和分类

基于惯性的变压器活动识别 该存储库提供了本文中描述的方法的官方PyTorch实施： “使用变压器增强基于惯性的人类活动识别” （Shavit和Klein，2021年，IEEE开放访问）。 我们提出了一个基于Transformers的基于惯性的活动识别的通用框架。 使用移动设备上的惯性传感器随时间推移收集的样本将提供给Transformer Encoder架构，以学习智能手机位置识别（SLR）和人类活动识别（HAR）任务。 所提出的方法是第一个使用Transformers来完成此任务的方法，并且在多个数据集和方案中显示出提供了一致的改进。 我们的模型架构（IMU-Transformer）如下所示： 基于交互的活动识别的培训和测试 该存储库支持用于基于惯性的活动识别的深度学习模型的训练和测试。 具体来说，这些模型采用IMU数据并对活动类型进行分类。 我们支持两种模式： 基于变压器的分

无人驾驶中，IMU与GPS如何融合，位姿如何解算

用来做allan误差分析的imu的bag包

【数据融合】基于拓展卡尔曼滤波实现IMU和GPS数据融合matlab源码.zip

IMU的数据解析后，通过nrf2401进行无线传输，可以通过串口助手进行查看数据是否准确

随机游走matlab代码一些变化 陀螺仪和acc的输出偏差随机游走，斜率为0.5。 将噪声输出更改为连续时​​间形式。 修复acc的噪声参数，包括Q/N/K/R，去除系数60或3600等。 主要思想是使用 Q / N / B / K / R 拟合 log Allan Variance 值，不同的幂包括 -1、-0.5、0、0.5、1。 imu_utils 用于分析 IMU 性能的 ROS 封装工具。 艾伦方差工具的 C++ 版本。 这些数字是由 Matlab 绘制的，在scripts 。 实际上，只需分析 IMU 数据的 Allan Variance。 在 IMU 静止时收集数据，持续时间为两个小时。 参考 参考技术报告： 、 和 。 Woodman, O.J., 2007. An introduction to inertial navigation (No. UCAM-CL-TR-696). University of Cambridge, Computer Laboratory. 参考 Matlab 代码： IMU 噪声值 范围 YAML 元素 象征 单位 陀螺仪“白噪声” gy

IMU可获得载体的姿态、速度和位移等信息，被广泛用于汽车、机器人领域，也被用于需要用姿态进行精密位移推算的场合，如潜艇、飞机等惯性导航设备中。基于MEMS技术的IMU，以及MEMS惯性传感器，将是未来发展的重点。 　　惯性测量单元Inertial measurement unit，简称IMU，是测量物体三轴姿态角（或角速率）及加速度的装置。陀螺仪和加速度计，是惯性导航系统的装置。借助内置的加速度传感器和陀螺仪，IMU可测量来自三个方向的线性加速度和旋转角速率，通过解算可获得载体的姿态、速度和位移等信息。 　　IMU模块 　　IMU的定义及功能 　　根据美国IEEE协会正在修订的P155

shenlan学院renqian老师的课程-多传感器融合

在本文中，已经尝试设计手语识别系统。 设计了一种智能手套，可以通过将手语转换为语音或可理解的语言来使聋哑人与其他人之间的通信自动化。 感官手套可提供人手形状或动作的数据，并将其翻译为文本和语音。 它包括用于转换传感器数据的硬件和软件。 这是一种可穿戴设备，可以放在人的手上，并将手的手势逐字母转换为符号，然后将数据发送到Firebase中进行进一步处理。 该手套配备有挠曲传感器和惯性测量单元，可通过监视手指空间和三维空间中的手势来识别运动，该三维空间以手指弯曲和拳头倾斜的形式感测人的手势。 霍尔传感器已用于处理和收集数据，以进行培训和模型开发。 分析使用了三种不同的机器学习算法，即支持向量机，朴素贝叶斯，决策树。 已经观察到，支持向量机具有最高的精度，即90％。 分析之后，数据已发送到语音转换功能，然后产生了可听见的结果。