天文导航方法已经成为深空探测必备的导航方法。为了实现对深空探测器的姿态控制,必须准确知道深空探测器当前时刻的姿态。根据深空探测器机载的两个星敏感器跟踪两颗选定的已知恒星,测量出当前时刻相对初始时刻这两个恒星星光矢量在深空探测器机体坐标系中的角度变化量,通过姿态变换矩阵转换和公式推导,给出了确定深空探测器当前时刻姿态角的解析算法,从而为探测器的姿态控制提供准确的姿态数据。通过仿真结果验证了此方法的正确性和有效性。

为了进一步提高基于足底压力传感器的老年跌倒检测系统的识别率，以及准确地判断人体跌倒方向，提出了利用自组织映射神经网络（SOM）和足底压力传感信息对人体动作进行聚类分析的方法。为了验证SOM方法的识别效果，采取包含跌倒在内的13类常见动作的130个样本对训练好的SOM网络进行测试。测试结果表明，系统灵敏度、特异度及准确度分别为92.5%、93.3%、93.1%，其结果均优于常用的阈值法。综上，SOM方法对人体跌倒姿态识别具有较高的可靠性和准确度。

基于MEMS传感器的插值法姿态解算算法，王红飞，刘东辉，在飞行器控制中，获取当前飞行器姿态是控制飞行器平稳飞行的基础。本文采用MUP6050和HMC5883L两个MEMS传感器进行测量数据，采用插值法�

STM32F1单片机+MPU6050+HMC5883L+MS5611+四元数欧拉角姿态解算+曲线打印完整工程代码。 STM32F1单片机+四元数欧拉角姿态解算+MPU6050+HMC5883L+MS5611+曲线打印完整工程代码. 燕骏编程规范： https://download.csdn.net/download/zzw5945/10397028 燕骏串口打印曲线上位机： https://download.csdn.net/download/zzw5945/10397194 姿态解算 四元数欧拉角 惯性导航 微信四轴 MPU6050

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法： 环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

这是手部关键点检测Android Demo APP安装包，可在Android手机安装，体检手部关键点检测的效果；更多博文推荐： 手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测(手部姿势估计)含训练代码和数据集https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277726 手部关键点检测4：Android实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277732 手部关键点检测5：C++实现手部关键点检测(手部姿势估计)含源码 可实时检测https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/133277748

Android人体检测和人体关键点检测APP，支持CPU多线程和GPU加速，可实时检测(这是 Demo APP)，原文请参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/115765863

3D人体姿态估计数据集，含2D和3D关键点信息。

基于STM32的四旋翼无人机项目（二）：MPU6050姿态解算的代码（含匿名上位机串口通讯版本代码）同时，压缩包内含与之串口通讯配套的匿名上位机V5.0版本

包含两个数据集：mnist160和imagenet100 三个权重参数文件：yolov8n-seg.pt，yolov8n-cls.pt，yolov8n-pose.pt