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基于惯性传感器的人体动作分析与识别，孙文秀，邓芳，进入21世纪后，人们的生活质量得到不断完善，人们对关于身体各个方面问题也愈加关注，因此，科研人员在人体运动方面的研究也更加�

本论文以及[1]的第二部分都具有历史意义。 在第二部分中，我们检测到有关地球轨道以及围绕银河系中心的太阳系速度（大小为217 km / s）的重要细节。 其中一些细节涉及地球轨道的近日点和远日点。 几年来，我们已经观察到，示波器屏幕上的返回脉冲似乎比初始脉冲更有活力（请参见第2部分，图2，其中蓝色的返回脉冲波峰比黄色的初始波峰高得多）。 使用的示波器是（但必须是）存储示波器，换句话说，就是具有数字存储器的计算机化示波器。 这样的第一台示波器是在1995年之后问世的，这是相对较近的时间，所有线速度实验和测量都已经由科学机构进行了全面研究。 我们进行天文学时，无需通过天文望远镜接收图像，而是通过围绕环路发送信号并使用与第1部分相同的示波器进行分析。我们建议读者以学习第1部分为前提。 由于其旋转，地球表面以向心加速度加速，因此它不是惯性框架。 同样，由于相同的自转，地球显然是各向异性的，第二个原因是地球是非惯性的旋转框架。

哈尔滨工业大学 自动化专业课件 根据邓正隆 《惯性技术》编写

以惯性特征系统作为研究对象，针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法，该算法利用惯性特征系统的输入输出特性，通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型，然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型，同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明，该算法能够使 PID控制具有最速响应的特征，为PID参数设置提供了一种计算方法.

针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足,提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA).首先,采用混沌反向学习策略产生初始种群,为全局搜索多样性奠定基础;其次,设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力;最后,将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合,以减小算法陷入局部最优的概率.对10个基准测试函数和6个复合测试函数进行优化,实验结果表明,CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升.

注意：不支持Ubuntu 16.04及更低版本 FAST-LIO 2.0 将于2021年3月底发射。 新的功能： 更快更好 更高的频率； 更多的LiDAR支持（Horizo​​n和Ouster 64）； 支持基于ARM的嵌入式平台。 FAST-LIO FAST-LIO （快速LiDAR惯性里程计）是一种计算效率高且功能强大的LiDAR惯性里程计套件。它使用紧密耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将LiDAR特征点与IMU数据融合在一起，从而在发生退化的快速运动，嘈杂或混乱的环境中实现强大的导航能力。我们的软件包解决了许多关键问题： 快速迭代的卡尔曼滤波器，用于里程计优化； 在最稳定的环境下自动初始化； 并行KD-Tree搜索以减少计算量； 强大的特征提取； 开发者 ：激光贴图和姿势优化； ：特征提取。 要了解更多详细信息，请参阅我们的相关文章：） 我们的相关论文：现在可以在arxiv上获得我

通过视觉惯性数据融合进行室内导航 这是以下论文的代码： Farnoosh，A.，Nabian，M.，Closas，P.，＆Ostadabbas，S.（2018年4月）。 通过视觉惯性数据融合进行第一人称室内导航。 在位置，位置和导航专题讨论会（PLANS）中，2018 IEEE / ION（pp.1213-1222）。 IEEE。 联系人 ， 内容 1.要求 这段代码是用MATLAB R2016b编写的 2.用于收集视频-IMU的iPhone应用程序 联系 ，请求访问我们的iPhone应用程序以收集频率可调的同步视频和IMU数据 2.样本视频 本文中用于实验的走廊的原始视频以及通过我们的iPhone App收集的IMU测量值都包含在./sample_video/目录中。 3.走廊视频的运行代码 运行demo_vpdetect_modular.m 此代码包含以下部分： 阅读整个视频

sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 从可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。