最新的imu姿态解算代码，包含陀螺仪加速度原始数据处理，以及姿态解算，获取姿态角，内含2个源文件和两个头文件，和完整的注释，代码简洁易读，效果好，可移植性高，只需提供相应的宏接口，以及原始的传感器数据，便可让精度控制在0.05，只要按照说明执行，不会出现漂移现象，超调现象，延迟现象，欢迎大家参考！该代码支持所有6轴传感器，（说明：未使用到磁力计部分，故yaw角会出现持续性漂移）

将可穿戴IMU与多视图图像融合以进行人体姿势估计：一种几何方法 安装 克隆此仓库，我们将把您克隆的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们，并使它们看起来像这样： ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet ├── resnet152-b121ed2d.pth ├── resnet50-19c8e357.pth └── mobilenet_v2.pth.tar 可以从以下链接下载它们： 资料准备 对于TotalCapture数据集，请从下载并按照处理数据。 我们无权重新分配该数据集。 请不要要求我们提供副本。 对于预先计算的图形模型成对术语，请从下载，并保存在d

MiniIMU AHRS 姿态仪采用主控制芯片STM32F103T8，通过电路板上的8M晶体和stm32内部的PLL，控制器可以运行在72M的主频上，对于姿态解算这种需求大量数学运行的程序，更快的处理速度可以做更多的解算优化。MiniIMU AHRS 姿态仪通过I2C接口与STM32F连接，同时传感器的数据中断引脚与STM32F的IO相连。使得传感器在完成ADC转换后，STM32F在第一时间读取最新的数据，快速响应姿态的变化。MiniIMU AHRS 姿态仪预写了各个芯片的驱动和姿态解算程序，该程序有以下功能: 读取MPU-6050输出的三轴角速度和三轴加速度ADC值 读取HMC5883磁力计各个轴所感应到的磁力强度ADC值 读取气压计BPM180的温度和气压并经过校正程序得到真实的气压高度 运行一个IMU解算程序，得到当前模块的俯仰，横滚，航向，气压高度 和温度 程序将各个传感器值和解算后的姿态发送到主串口TXO输出给上位机。连接上位机将显示波形和各传感器值 以上功能提供源码，编译器为MDK:编译环境:MDK-Lite Version: 4.23 MiniIMU AHRS 姿态仪硬件组成: MPU-6050 集成3轴陀螺仪和3轴加速器 HMC5883L 3轴地磁传感器 BPM180 气压高度计 STM32F103T8 32-bit ARM CortexM3处理器运行在72M时钟 miniIMU AHRS 姿态测量系统硬件框图: 电源组成: 数字电源与模拟电源使用独立的稳压器供电，在靠近各传感器VCC端都放置有大容量电容保证 稳定的电源供应给传感器。使数据更加稳定可靠。 通信接口: miniIMUDEMO引出两个UART异步串行接口。电路板侧边的UART将用于主数据输出和命令输入。 而另外一个UART可以用于连接GPS、数传电台或者是遥控数据，使模块集成更多的功能 两个UART可以运行在115200bps，支持DMA传送。 集成硬件循环冗余校验(CRC)，更快速的数据校验，提高通信效率。 姿态数据处理: miniIMUDEMO集成了一只STM32F103T8，基于ARM Cortex-M3内核，通过板子上的8M晶体和PLL，STM32可以运行在最高72M时钟，高达20K字节的SRAM并且支持7通道的DMA。STM32具有 单周期乘法和硬件除法器，运行姿态解算sin cos atan2这些三角函数更加游刃有余。 STM32调试接口: miniIMUDEMO出于体积考虑，只引出了STM32的串行SWD调试接口，你可以使用STlink或者是Jlink等调试工具。SWD接口需要4条线连接到仿真器: 1.VCC 2.GND 3.SWCLK 4.SWDIO 输入电源: 4V - 7V 直流电源输入，运行时电流约40mA @ 5V MiniIMU AHRS 姿态仪接口定义: 可能感兴趣的项目设计: 姿态传感器IMU模块 附源码和上位机，链接:https://www.cirmall.com/circuit/1730/detail?3 上位机调试系统，如下截图: 1.显示加速度、陀螺仪和磁力计各个轴的当前值，并用波形显示 2.使用3D显示当前解算的姿态，Pitch Roll 和Yaw 3.温度计和当前气压高度值 4.使用地平仪显示俯仰和横滚角

肯尼迪 用于arduino库的Kalman过滤器。这不仅可用于通常在卡尔曼滤波器库中找到的IMU，还可用于任何种类的卡尔曼滤波。

艾伦方差分析原理分析及软件

ICM-20948-Arduino 具有DMP支持的ICM-20948 IMU的Arduino库 经测试可与ESP8266搭配使用 使用这个图书馆 要使用此库，需要Invensense的专有驱动程序。 根据他们的许可，我无法将代码上传到GitHub。 因此，该库仅是其代码的包装，并且不包含驱动程序本身。 因此，您必须登录到Invensense的并下载ICM-20948 eMD 1.0 for Nucleo Board 。 尽管我们不使用核板，但C库是兼容的。 浏览文件夹结构以找到Invn文件夹，并将其复制到Arduino库的src文件夹中。 然后，您可以正常使用lib。

惯性导航电子版，非扫描版本 原版 电子书111 3333

对Foster 的paper中的公式进行了详尽的推导，试图将这套优雅的理论详细地展现在读者面前，使读者对IMU 预积分理论有更加完备的认识

误差状态Kalman滤波程序讲解+GPS/INS组合定位实例程序+示例数据，帮助你重新学习Kalman滤波，帮助你重新审视组合原理。

倒立摆的simulink模型搭建 1.倒立摆基本背景： 倒立摆，Inverted Pendulum ，是典型的多变量、高阶次 ，非线性、强耦合、自然不稳定系统。倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题 ，在倒立摆的控制过程中能有效反映控制理论中的许多关键问题 ，如非线性问题、鲁棒性问题、随动问题、镇定、跟踪问题等。因此倒立摆系统作为控制理论教学与科研中典型的物理模型 ，常被用来检验新的控制理论和算法的正确性及其在实际应用中的有效性。从 20 世纪 60 年代开始 ，各国的专家学者对倒立摆系统进行了不懈的研究和探索。 倒立摆系统按摆杆数量的不同，可分为一级，二级，三级倒立摆等，多级摆的摆杆之间