从零开始的IMU状态模型推导，包括IMU运动模型，IMU观测和噪声模型，IMU状态估计误差模型。转载。感性原作者。

IMU 姿态解算 AHRS 官方源码，并且还附带了 matlab 仿真示例，数据真实，亲测可用

本设计分享的是基于MPU-9150的IMU 9轴运动跟踪模块原理图/PCB/demo程序，供学习参考。该IMU 9DOF是一款基于MPU-9150的高性能9轴运动跟踪模块。MPU-9150是世界上第一款集成的9轴运动跟踪装置，专为低功耗，低成本和高性能而设计消费电子设备的要求包括智能手机，平板电脑和可穿戴传感器.MPU-9150具有三个16位ADC，用于数字化陀螺仪输出和三个16位ADC，用于数字化加速度计输出和三个13位ADC，用于数字化磁力计输出。IMU 9轴运动跟踪模块实物截图: IMU 9轴运动跟踪模块特点: I2C接口 低成本 400kHz快速模式I2C，用于与所有寄存器进行通信 数字输出X，Y和Z轴角速度传感器（陀螺仪），用户可编程的满量程范围为±250，±500，±1000和±2000°/秒 数字输出3轴加速度计，可编程满量程范围为±2g，±4g，±8g和±16g 具有磁力集中器的3轴硅单片霍尔效应磁传感器 接口功能 ①:12P FPC底部接触 ②:地址选择电阻:R4，R5（默认地址为0x68） 地址为0x68:R4未焊接。 地址为0x69:R5未焊接。

基于matlab的IMU计算源码 带薪年假、绩效奖金、股票期权、发展空间大 扁平管理 简历请发送： 注明内推 多源信息融合算法工程师 职位类别： 研发类 工作城市： 深圳市 工作职责 负责研发改进以及优化多源融合算法，以支持不同产品需求； 负责开发性能评估系统以及自动化测试系统； 负责研发传感器校准算法、故障诊断与隔离算法及冗余系统仲裁算法； 负责与嵌入式软件工程师协作，针对产品平台进行算法优化。 任职要求 硕士及以上学历； 熟悉线性估计、数值计算及凸优化理论； 深入了解刚体运动学与动力学，理解旋转运动参数化形式, 以及处理旋转带来的系统非线性特性的方法； 理解IMU/磁力计/GNSS/视觉传感器/雷达/UWB/气压计的工作原理，具有相关标定算法实现经验； 具备相关领域经验，包括但不限于： 1）基于嵌入式系统的c/c++算法实现及优化的经验； 2）反馈信号故障容错设计与鲁棒性设计经验； 3）余度系统设计、信号完整性检测、故障诊断与隔离系统设计经验； 4）以INS为中心的多源传感器融合处理经验； 5）数据精密后处理与精度性能评估经验； 6）网络信息融合与管理算法研究经验； 7）状态观测器

IMU（加速度计和陀螺仪设备）在嵌入式应用中使用的指南

AG_NTRIP_ESP：带NTRIP客户端和IMU的AG屋顶控制器（ESP32控制器）

使用STM32F103C8T6采集MPU6050原始数据，并融合成欧拉角数据，支持匿名上位机

基于地图的视觉本地化 基于地图的视觉本地化的通用框架。 它包含了 支持传统功能或深度学习功能的地图生成。 视觉（点或线）地图中的Hierarchical-Localizationvisual。 具有IMU，车轮Odom和GPS传感器的融合框架。 我将发布一些相关论文，并在基于地图的视觉本地化中介绍工作。 我想介绍会先用中文写。 因此，快来了，让我们开始吧。 随缘持续更新中!! 2020.09.19添加了微小贡献的github repo链接 2020.09.19添加了第五章的部分内容 2020.09.04添加文章结构 [目录] 基于地图的视觉定位 根据已知地图的视觉定位是一个比较大的问题，基本上会涉及到slam系统，重定位，图像检索，特征点提取及匹配，多传感器融合领域。 0.写在前面 作者：钟心亮 在写本文之前，我想先简单的总结一下历年用的比较多的slam系统，另外会提出一些开

================================================== ================================================== ================================================== ================================================== ============ || AGV_Localization_Guide || Odometry, IMU and Robot Localization Packages .关于 包 0.1.该包基本上是为 bot 制作的，因为它使用 3 个传感器值 0.1.0.Odometry_data 0.1.1.Imu_data

随着对微机电系统-惯性测量单元 (micro-electro-mechanical system-inertial measure- ment unit, MEMS-IMU) 在室内定位、动态追踪等应用领域中的需求日益迫切, 使得具有高 精度、低成本和实时性的 MEMS-IMU 模块设计成为研究热点. 针对 MEMS-IMU 的核心技 术——姿态估算进行研究, 设计了一种基于四元数的 9 轴 MEMS-IMU 实时姿态估算算法.