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视觉惯性同步硬件 作者： （ ），（ ） 1.说明 该项目旨在对摄像机和IMU进行硬件同步，以便它们都使用相同（毫秒级）的时基。 我们已经在Ubuntu16.04（ROS Kinetic）中测试了代码。 Arduino将为每个IMU测量（200 Hz）计算精确的（微秒）时间戳。 在某些时间戳（20 Hz）下，它将触发相机（通过触发线）以捕获新图像。 时间戳记和triggerCounter数据将被发送到PC（IMU节点）。 IMU节点将从Arduino接收IMU数据，并通过新的ROS TimeReference消息（主题/ imu / trigger_time）发布时间数据。 相机节点将订阅此时间数据，以为每个相机图像重建精确的时间。 因此，消息流将如下所示： IMU –> Arduino –> PC (ROS IMU node) –> ROS camera node 2.要求 2

超宽带技术UWB（Ultra Wideband）是一种无线载波通信技术，即不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，因此其

该姿态传感器模块功能介绍: 模块的硬件组成很简单 STM32103FC8 + MPU6050 + HMC5883， 模块还加了无线蓝牙传输，供电为锂电池，通过升压和充电做到了一个小板子上，焊上锂电池，用热缩管封装到了一块，用起来还是比较方便 算法用的是四元数 加速度 磁阻用来修正陀螺 ，基础数据部分自己写了个简单的平滑滤波 ，效果还不错。 硬件架构: 视频演示: 上位机截图: 附件内容包括: 该姿态传感器IMU模块原理图PDF档； 源代码； 上位机（编译器为MDK，编译环境:MDK-Lite Version: 4.23）；

包含BNO055官方手册及驱动代码，使用STM32F429 硬件IIC，单片机使用HAL库。

内涵博世官方BNO055手册及代码库文件，使用单片机串口读取IUM数据，STM32F4，标准库版本

测试可用 UWB测试板卡原理图和PCB源文件-电路方案

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