【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

标题中的“基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真”涉及的是惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）数据融合技术，利用了数学上的间接扩展卡尔曼滤波（Indirect Extended Kalman Filter, IEKF）方法。在现代导航系统中，这种融合技术被广泛应用，以提高定位精度和鲁棒性。 卡尔曼滤波是一种统计滤波算法，用于估算动态系统中随时间变化的未知变量。扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波的非线性版本，适用于处理非线性系统模型。在间接卡尔曼滤波中，滤波器的更新和预测步骤通常涉及对系统状态和测量的非线性函数进行求导，以得到线性化版本。 在这个项目中，使用MATLAB进行仿真，这是一种强大的数值计算和可视化工具，特别适合进行信号处理和系统建模。MATLAB的Simulink环境可以创建图形化模型，便于设计、仿真和分析复杂的系统，包括IMU和GPS数据融合。 IMU包含加速度计和陀螺仪，能提供物体的线性加速度和角速度信息。然而，由于漂移和噪声，长期使用后IMU的数据会累积误差。相反，GPS可以提供全球范围内的精确位置信息，但可能受到遮挡、多路径效应和信号延迟的影响。通过将两者数据融合，我们可以得到更稳定、准确的位置估计。 IEKF的流程大致如下： 1. **初始化**：设置初始状态估计和协方差矩阵。 2. **预测**：根据IMU模型和上一时刻的状态，预测下一时刻的状态。 3. **线性化**：由于模型非线性，需要对预测状态和测量进行泰勒级数展开，得到线性化模型。 4. **更新**：利用GPS测量，更新状态估计，减小预测误差。 5. **协方差更新**：更新状态估计的不确定性。 在“Indirect_EKF_IMU_GPS-master”这个压缩包中，可能包含了以下文件和内容： - MATLAB源代码：实现IEKF算法和仿真逻辑的.m文件。 - 数据文件：可能包含预生成的IMU和GPS仿真数据，用于测试滤波器性能。 - Simulink模型：图形化的系统模型，显示IMU、GPS和EKF之间的数据流。 - 结果可视化：可能有显示滤波结果的图像或日志文件，如轨迹对比、误差分析等。 通过这个项目，学习者可以深入了解如何在实际应用中结合IMU和GPS数据，以及如何利用MATLAB进行滤波器设计和系统仿真。此外，还能掌握如何处理非线性系统和不确定性，并了解如何评估和优化滤波器性能。对于想要在导航、自动驾驶或无人机等领域工作的工程师来说，这是一个非常有价值的学习资源。

标题中的“QMI8658驱动参考，国产IMU资料”揭示了本文将要讨论的是与QMI8658传感器相关的驱动程序设计，特别是针对国产惯性测量单元（IMU）的驱动开发。IMU是一种能够检测并计算设备在三维空间中的加速度、角速度和地磁数据的传感器，常用于无人机、机器人、运动设备等领域。 描述中提到的“驱动c文件”表明我们将聚焦于用C语言编写的驱动程序，这通常是嵌入式系统中的常见实践，因为C语言能够提供高效且低级别的硬件访问。此外，“国产的imu的驱动文件stm32驱动文件，51驱动文件参考资料”暗示了两个关键平台：STM32系列微控制器和51单片机。STM32是基于ARM Cortex-M内核的高性能微控制器，广泛应用于嵌入式系统；51单片机则是一种经典的8位单片机，适合简单的控制系统。 标签进一步确认了技术方向：“stm32”、“单片机”、“IMU”和“C语言”，这些都是嵌入式系统开发中的重要元素。STM32作为一款强大的32位微控制器，其丰富的外设接口和强大的处理能力使其成为驱动IMU的理想选择。而C语言作为嵌入式开发的首选语言，其简洁、高效的特性使得编写底层驱动变得可能。 在压缩包子文件的文件名称列表中，我们看到了“STM32F103库文件”。STM32F103是STM32家族的一个具体型号，它具有高速的运算性能和充足的存储空间，常用于需要实时处理数据的场合，如IMU数据的采集和处理。这个库文件很可能包含了用于驱动STM32F103的函数和配置，包括设置GPIO、定时器、串口通信等，这些都是连接和控制IMU所必需的。 综合以上信息，我们可以深入探讨以下几点： 1. **IMU的工作原理和应用**：IMU由加速度计和陀螺仪组成，通过测量物体的加速度和旋转速率来计算出姿态、速度和位置信息。这些信息在无人机导航、机器人定位、运动监测等方面有广泛应用。 2. **STM32驱动开发**：讲解如何配置STM32的中断、定时器和I/O端口，以实现对IMU数据的实时读取和处理。包括HAL库和LL库的使用，以及中断服务例程的编写。 3. **C语言编程技巧**：介绍C语言在驱动开发中的语法和编程规范，如内存管理、错误处理、函数封装等，确保代码的可读性和可维护性。 4. **51单片机驱动**：虽然主要关注STM32，但也可以简要提及51单片机的驱动开发，对比两种平台的不同，如资源限制、编程模型等。 5. **STM32F103库文件解析**：分析库文件中的关键函数，解释它们如何初始化和操作硬件，以及如何根据需求进行库的扩展和优化。 6. **IMU数据处理**：讲解如何从原始传感器数据中提取有意义的信息，如姿态解算、卡尔曼滤波等算法的应用，以减小噪声并提高精度。 通过以上内容的详细讲解，读者可以掌握从驱动程序设计到实际应用的全过程，为实际的嵌入式系统开发提供坚实的理论基础和技术支持。

imu内参标定，allan方差分析，imu-utils

对于陀螺仪，正点原子官方只有与STM32的通信例程，不方便PC使用。这里用MATLAB通过串口接收IMU数据并存储在txt文本中，例程中使用了两个串口接收两个IMU的角度数据（IMU会发送加速度角度等信息，作为示例，这里只选择里边的角度数据进行存储)。

基于kalibr docker的D435i双目及双目IMU标定环境部署及标定操作文档 相应博文可见: https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/136128828?spm=1001.2014.3001.5501 对应操作视频: https://www.bilibili.com/video/BV11y421b7Ao/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7485d91e473ff9c14cdf7554a8a9b6d1

高斯牛顿继承法matlab代码用于多摄像机和IMU校准的最小解算器 给定一个由三个带有相应IMU的摄像机组成的可移动装备，请使用IMU数据查找摄像机的位置和方向。 我们假设存在从摄像机到IMU的已知刚性转换。 这将基于Isaac Skog等人的先前工作。 [1]和HåkanCarlsson等。 [2]。 在[2]中，校准是使用坐标下降法结合经典的非线性最小二乘法进行的。 这些方法可能并不总是收敛或收敛缓慢。 在这个项目中，我们将研究是否可以通过使用动作矩阵方法（例如，参见Viktor Larsson的论文简介中的第7节）使解决方案更健壮和/或更快速。 通过这种方法，该问题可以转化为特征分解问题，对于该问题，存在快速的数值稳定求解器。 此外，此方法是不需要初始化的全局优化方法。 入门 所有代码都是用MATLAB编写的，可以在matlab文件夹中找到。 在该文件夹中， solveImuArray.m是作用矩阵求解器，将与solveImuArrayMl.m高斯-牛顿求解器solveImuArrayMl.m 。 可在tests文件夹中找到用于测试两个求解器的数值以解决各种噪声的脚本 初步结果

BPHero_UWB_Location_SourceCode_V1.1_16MHz.rar

uwb测距源码stm32103 和stm31l476,移植到hal库的 2222

多传感器信息融合，介绍中图片为INS+ DVL组合程序，此外还有imu+ gps组合等其他程序