MPU9250 9轴惯性测量单元 MPU-9250是9自由度（DOF）惯性测量单元（IMU），用于读取所有三个维度的加速度，角速度和磁场。 InvenSense MPU9250 IC引脚分配 应用须知 使用前，必须使用4.7k电阻将SCL和SDA总线上拉至3.3V电源轨。 否则无法访问设备！ 可以通过AD0 / SDO引脚状态更改设备地址。 0xD0当AD0接地。 当AD0拉至VDD时为0xD2 。 关于 该库是为STM32开发环境创建的，只能与STM32F系列微控制器一起使用。 示例文件将很快添加。 执照 GNU通用公共许可证v3.0

以下为mathwork公司提出的解决方案，供大家参考 抱歉，由于Great Firewall 的原因，百分之九十以上的在线升级都会失败，请参照下面的方法彻底删除MATLAB以后再重新安装： It is not normally necessary to perform a “clean” installation of MATLAB but if you believe there are remnants from a previous installation of MATLAB causing a problem with a new installation of MATLAB, th

IMUCalibration-Gesture calibration for Imu and show gesture 0.相关博客: 1.读入数据 load('caldata.mat') 2.运行校正算法 [Ta,Ka,Ba,Tg,Kg,Bg,Tm2a,Bm,Vm,mag_strength]=ImuCalibration_Gesture(cal_data) 3.校正部分 加速度、角速度 conference A Robust and Easy to implement method for imu calibration without External Equipments 磁力计 算法mag2acc_matrix假设重力与磁向量的夹角不变，算法Cal_mag4acc_frame利用不同姿态下传感器感受的磁通向量的变化与姿态变化的相关性，计算参数。 4.参数部分 cal_acc=Ta

支持GNSS/INS松组合解算 支持GNSS/INS/Camera融合解算 支持纯惯导推算 支持VIO解算，不过需要利用GNSS数据进行全局的初始化

通过融合IMU惯性和UWB测距信息来对移动用户进行协作相对定位

驱动基于stm32g070以及并在freertos下已经测试成功，接口放于.c的最上面，可以根据自己的需求进行修改，本人使用的是SPI接口

手势识别 使用Flex和IMU传感器进行深度学习的手势识别

基于C++开发的Android native Sensor的实例代码，可以直接运用到实际项目中，避免重复的造轮子，加快开发进度。示例中有各种sensor数据的获取，代码简洁，运行编译集成方便。

IMU_dataset 使用工业机器人作为地面真相的惯性和磁传感器的各种测试的matlab数据集，由@ Escola Superior de Tecnologia eGestão的InstitutoPolitécnicode Leiria开发。 数据集和测试的注意事项 该存储库旨在提供一些融合算法评估阶段收集的数据集。 无需在市场上可以找到的参考传感器上就可以比较出融合算法在恶劣动态环境中的性能，而无需事先了解由运动引起的磁场干扰或线性加速度。 使用工业机器人进行了测试，该机器人可以获取IMU单元在15 Hz时的方向和位置，从而建立了地面真相。 所有传感器信号均以100 Hz采样，并通过两个MRF24J40 Microchip模块之间的自定义无线协议与PC相连。 两个信号在Matlab时间内同步。 使用8种不同的传感器，以6种不同的速度在4条不同的路径上进行了测试。 运行Tes

采用Mahony算法对IMU（+三轴磁力计）输出进行姿态解算，注释完整清晰。