CIL-SLAM 1、工程简介 cil-slam是相机-惯性测量单元-雷达紧耦合slam系统的简称，也是我硕士毕业的课题，目前为止完成度不高，要抓紧时间了！总体思想：参考lio-sam以因子图作为后端，添加imu预积分约束（同时高频imu测量辅助点云进行畸变去除和姿态预测）、雷达里程计约束、视觉里程计约束（3D-2D的匹配）。 2、视觉部分 以激光雷达帧构成的局部地图补全视觉特征的深度，视觉部分采用点特征以及线特征，前端特征提取与跟踪已经完成。代码上对vins-mono的光流跟踪节点以及Pl-vio的线特征跟踪节点进行了重构，采用ROS与功能类分离的设计，同时也提升了代码的可读性。 光流跟踪效果： 线特征匹配效果： 3、参考资源 感谢以下大佬的文章以及开源代码，没有他们的杰出工作，我们去哪搬砖呀： ，Tixiao Shan小哥真的是年轻有为！

国外大牛写的，基于重力传感器和陀螺仪来检测方向和动作，里面有不少关于算法的细节描述，值得参考！

ROS/gazebo 基于imu传感器的仿真，对学习ROS有帮助。需要对urdf、xacro等知识有一定的理解

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