给出了IMU在地固坐标系中的误差方程，介绍并分析了自适应滤波和渐消Kalman滤波算法原理，然后将渐消因子引入到自适应滤波算法中，并将其应用到IMU/GPS松组合导航系统中，最后利用一个实际算例证明了该组合导航系统的有效性。

该程序将来自 IMU 的数据作为输入并计算身体的轨迹、速度和姿态。 它绘制了速度和欧拉角与时间和身体轨迹的关系。

提供了 IMU 传感器融合算法的 Rust 端口，该算法由 Sebastian Madgwick 在他的论文An effective orientation filter for惯性和惯性/磁传感器阵列中提出

此文件用于双目视觉与IMU标定后的结果对VINS-Fusion进行运行

此文件用于双目视觉与IMU标定后的结果对VINS-Fusion进行运行 解决博客可能的跑飞问题： roslaunch realsense2_camera rs_imu_stereo.launch roslaunch vins vins_rviz.launch rosrun vins vins_node src/VINS-Fusion/config/realsense_d435i/realsense_stereo_imu_config_my.yaml

x-IMU-Python ximureceiver和quaternion是用于从 x-IMU 接收数据的 Python 模块，必须为常规用户权限配置 USB 端口（检查 FT232R 和 udev.rules for linux 并在万维网上冲浪）。 有关详细信息，请参阅 。 用法 python Receive_Test.py

ROS imu校准功能包

imu_sensor_rpy_filter 1.说明 imu传感器融合 Madgwick和扩展卡尔曼滤波器 2.使用 python3 madgwick.py python3 Extendedkalman.py 3.图 麦威克图 EKF图

三、车载智能计算平台关键技术发展现状 作为智能网联汽车电子电气架构的核心，车载智能计算平台涉及 算力、算法等方面的众多关键技术。与此同时，覆盖其全生命周期的 安全防护体系以及从零部件到整车的测试评价体系为其提供辅助支 撑。车载智能计算平台的技术框架如图 3-1 所示。 图 3-1 车载智能计算平台的技术框架图 算力方面，涉及芯片、操作系统、驱动、安全管理、存储管理和 错误管理。算法方面，主要包括环境感知、智能规划决策和控制等功 能模块。其中重点关注 AI 芯片，目前主要用于加速计算，为车载智 能计算平台提供算力支持。操作系统方面，车载智能计算平台涉及自 动驾驶操作系统和车控操作系统。为了提升自动驾驶环境感知性能， 车载智能计算平台还应该具备实时动态的高精度定位和高带宽低时 延的网络通信能力。随着车载智能计算平台集成方案的改变以及功能 的增加，其安全防护体系和测试评价体系所涵盖的内容也在不断拓展。

从官网下载的BMI160的Datasheet和Driver Code，它是一款IMU包含了accelerometer和gyroscope，移植参考的博客地址：https://blog.csdn.net/ZHONGCAI0901/article/details/110491101