最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计 注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础   最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估计可以看作是正则化（regularized）的最大似然估计。   想要了解最大后验（MAP）概率估计，需要学会贝叶斯定理以及极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，M

惯性测量装置IMU的仿真模型,惯性测量单元IMU,matlab源码

步态matlab代码使用x-imu Python进行步态跟踪 这是by的Python代码，该代码最初在MATLAB上运行。 Gait-Tracking-With-x-IMU项目是针对Seb Madgwick的“”视频中演示的脚部跟踪算法的。 每次跟踪地面时，都可以通过跟踪脚步并进行积分漂移校正。 也请参阅他们的。 结果的几个例子 我提供了此Python代码的一些结果，并与MATLAB上原始代码的结果进行了比较。 spiralStairs_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的） StraightLine_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的） 楼梯和走廊_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的）

GPS转换 描述 这是一个基于在ROS Kinetics，Ubuntu 16.04上测试的ROS的软件包。 输入GPS姿态信息（ geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped ）。 相依性 本征3 路线图 阅读外部姿势信息 转换为相机框架姿势 发布新的相机框架姿势主题 发布相应的TF

DIYDrones ArduIMU+ V3 开发板是DIYDrones最新的IMU，与V2板PIN脚连接相同，体积小，速度快。IMUArduIMU+ V3姿态传感器开发板板载涉及到重要芯片包括ATmega328微控制器、MPU-6000三轴加速度和三轴陀螺仪、HMC5883L三轴磁力计以及GPS接头。IMUArduIMU + V3是一种非常强大的定位姿态传感器开发板。IMUArduIMU+ V3姿态传感器开发板实物截图: IMU ArduIMU+ V3姿态传感器开发板规格: 3-Axis gyro with sensitivity up to 131 LSBs/dps and a full-scale range of ±250, ±500, ±1000, and ±2000dps 3-Axis accelerometer with a programmable full scale range of ±2g, ±4g, ±8g and ±16g Reduced settling effects and sensor drift by elimination of board-level cross-axis alignment errors between accelerometers and gyroscopes Full Chip Idle Mode Supply Current: 5µA On-chip timing generator with ±1% frequency variation over full temperature range User self test 10,000g shock tolerant Pin compatible with ArduIMU V2 The 6 analog pins are now available! Arduino compatible and open source. 3 status LED’s (RGB). I2C port with 3.3V translation. GPS port with FTDI autoswitch. IMU ArduIMU+ V3姿态传感器开发板电路 PCB截图:

IMU数据分析 IMU传感器数据分析的应用程序。 语境 在越野滑雪训练中，可穿戴式放置在运动员的杆子和靴子上，以捕获运动数据。 这些IMU传感器测量三轴线性加速度，三轴角速度和三轴磁力，并将它们记录为时间序列数据。 数据分析人员从这些数据中提取见解，而教练则使用这些见解来提供有关运动员滑雪技术的反馈。 在许多情况下，识别运动员在锻炼过程中采取的滑雪步骤是IMU数据处理中重要的第一步，这为进一步分析滑雪技术开辟了道路。 待办事项：带有标记的锻炼数据的完整IMU数据的图像。 带有标注步骤的锻炼数据图像。

步态检测 从IMU数据集中检测两个阶段（摆动和站姿）。 安装两个IMU传感器，一个在膝盖上方，另一个在膝盖下方。 受试者应在跑步机上以可变速度行走至少2分钟，以便记录每个步态周期的每个数据。 将文件另存为.csv 第一个文件是大腿数据，第二个文件是小腿数据。 对每个阶段使用阈值，然后应用knn对阶段进行分类。 通过这种方法，我正确地获得了2个正确的阶段，即Swing阶段和Stance阶段。 编译并运行main.cpp文件。 关闭控制台窗口后，标记的数据将保存在data.dat文件中。 我将.dat文件转换为.txt文件，并上传了它，以方便您使用。 IMU传感器的采样频率为200Hz

该设计分享的是IMU 6DOF运动跟踪模块设计及其应用资料，原理图/PCB/demo程序等见附件下载。该IMU 6DOF运动跟踪模块基于传感器MPU6050设计，它是世界上第一个集成了6轴MotionTracking设备，结合了3轴陀螺仪，3轴加速度计和Digital Motion Processor:trade_mark:（DMP）。MPU6050具有三个用于数字化陀螺仪输出的16位模数转换器（ADC）和三个16位ADC，用于数字化加速度计输出，因此IMU 6DOF运动跟踪模块实现了高转换器精度。为了精确跟踪快速和慢速运动，该模块支持可编程陀螺仪满量程范围和加速度计满量程范围。IMU 6DOF运动跟踪模块(MPU6050)实物截图: IMU 6DOF运动跟踪模块(MPU6050)特点: 工作电压:3.3V 测量范围: 陀螺仪满量程范围:±250，。±500 ,. ±1000 ,. ±2000°/秒 加速度计满量程范围:±2g，±4g，±8g和±16g。 控制模式:I2C 尺寸:25.43mm x 20.35mm 硬件连接（IMU 6DOF模块连接到Xadow主板）: IMU 6DOF运动跟踪模块demo程序截图:

目的 　　LOAM是KITTI测试中排名第一的状态估计和激光建图方法，知名度很高，在它的基础上衍生出了很多改进版本，例如ALOAM、LEGO-LOAM、Inertial-LOAM等。 　　本文通过对论文和代码的细节进行分析，试图弄明白这个方法的特点以及为何有如此优秀的性能。 1　特征点提取 　　通过匹配每帧激光点云与上一帧点云，可以得到两帧之间机器人的相对位移，这是激光里程计的工作方式。传统的方法是直接在原始的点云上操作（例如ICP算法），但是LOAM采用了更巧妙的方法，它不是直接对大量的点云进行变换，而是在点云的基础上提取出相对较少的特征点，然后再用特征点进行匹配。 　　如何得到特征点呢？特

NaveGo NaveGo：MATLAB / GNU-Octave开源工具箱，用于处理集成导航系统并执行惯性传感器轮廓分析。 NaveGo是一个开放源代码的MATLAB / GNU Octave工具箱，用于处理集成导航系统并模拟惯性传感器和GNSS接收器。 它还使用Allan方差执行惯性传感器分析。 它可以在线免费获得。 由于此编程语言已成为仿真和数学计算的事实上的标准，因此它是在MATLAB / GNU-Octave下开发的。 NaveGo的座右铭是“将集成导航带给大众”。 目前，NaveGo得到了三个学术研究小组的支持：国立工业大学（阿根廷）的GridTICs，国立库约大学（阿根廷）的LabSin和都灵理工大学（意大利）的DIATI。 注意力！ 请，如果您在NaveGo的源代码中发现错误或错误，则应该打开一个新的。 但是，如果您有任何疑问，或者想分享一些有关NaveGo的反