多传感器融合定位八-惯性导航解算及误差分析其二3. 惯性导航解算3.1 惯性导航解算概述3.2 姿态更新3.2.1 基于旋转矩阵的姿态更新3.2.2 基于四元数的姿态更新3.3 速度更新3.4 位置更新3.5 惯性导航解算总结3.5.1 姿态解算3.5.2 速度解算3.5.3 位置解算4. 惯性导航误差分析4.1 误差方程推导方法4.2 姿态误差方程4.3 速度误差方程4.4 位置误差方程4.5
惯性导航公式浅推引言惯性导航状态方程角速度积分得到姿态(姿态矩阵更新方程)： 引言之前推过惯导的更新方程，但是久而久之又会忘掉一些。今天刚看了一篇论文，又重新推了一下。这里将自己理解的推导过程做个记录，便于以后翻看，同时通过记录的方式，加深自己的印象。惯性导航状态方程惯性导航所用的传感器就是我们通常所说的IMU（Inetial Measurement Unit），一般包括三轴加速度计和三轴陀螺仪
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2023-06-27 21:49:27
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今日获取一批雪龙号航迹点数据表，其中包含时间（UTC）、经纬度坐标值、航速、角度值，需转换成线状航迹图。原始数据为csv结构数据表格，结构如下图： 处理目标：将航迹点连接成航线，并赋予航次信息属性，多批航次的航
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2023-12-21 13:40:40
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导数 一个函数对其某个参数的导数，就是这个函数的函数值在这个参数极微（即无穷小）变化下的发生的变化量。（虽然很绕口，但是本人认为比数学上传统的定义更好理解）导数的向前差分数学形式可以表示为： 或使用中心差分表示为： 在程序中，我们可以使用数值微分的方式实现函数求导。数值微分(numerical differentiation)指的是根据函数在其一些离散点的函数值，推算它在某点的导数或高阶导数的近
目录一、引言二、多站航迹相关算法（Multi-Station(Sensor) Track Correlation）2.1 加权与修正航迹相关算法2.2 序贯航迹相关算法2.3 统计双门限航迹相关算法2.4 最近邻域航迹相关算法（Nearest Neighbor，NN）2.5 K近邻域（K-Nearest Neighbor，K-NN）与修正的K近邻域航迹相关算法（Modified K-Nearest
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2024-01-16 21:18:58
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利用手机的传感器做手机的姿态解算，利用扩展卡尔曼滤波算法获得手机的航向角、偏航角和滚转角。再进一步做人步行的惯性导航。需要程序的源码请联系~~~整体规划：1.获得手机传感器的数据，实时发送到电脑。加上时间戳——日期加精确的ms数。2.在电脑端接收数据，并保存为指定格式3.运用扩展卡尔曼滤波算法进行手机的姿态解算4.做惯性导航的计算1.Android使用到的技术1.1 Android开发中保留两位小
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2024-01-12 08:28:10
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做机器人底层程序的时候，经常用到航迹推演（Odometry），无论是定位导航还是普通的方向控制。航迹推演中除了对机器人位姿进行估计，另一个很重要的关系是移动机器人前进速度、转向角速度与左轮速度、右轮速度之间的转换。 在机器人局部路径规划算法DWA解析一文中，是在假设已知机器人前进线速度和角速度的情况下，对机器人航迹推演的位姿进行推导了，然而缺少如何通过左右轮速度得到、，因此本文将补上这个空缺。
在机场使用的空管系统中，飞机的速度矢量线差不多是这样的： 模拟飞机飞行时的速度矢量线，这里就大概做个类似效果：什么叫速度矢量线呢，个人理解就是根据飞机当前速度和航向预测它在未来一段时间内的飞机轨迹，以此来监测飞机是否偏离。如何运行代码已经在上一篇博客《动态加载JSON数据模拟航迹线》讲过了。在这个模拟DEMO中，主要存在四个图层，分别为地图底图、航迹线图层、速度矢量线图层、飞
# Python 地球航迹：探寻轨迹绘制的奥秘
在当今世界，数据可视化技术已越来越受到重视，尤其是在地理信息系统（GIS）领域。本文将通过Python来探索地球上的航迹绘制，使用一些常用的库，并结合代码示例和图形化工具来帮助大家更好地理解这一过程。
## 一、Python及其地理库概述
Python作为一种多功能的编程语言，拥有丰富的库和工具，能够帮助我们进行数据处理和可视化。在地理信息领域
原创
2024-09-07 04:27:49
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# 航迹压缩 Python 实现指南
航迹压缩是对飞行、航行轨迹数据进行优化和精简的过程。简单来说，就是将一系列的轨迹点进行简化，以减少存储需求和提高计算效率。本文将详细介绍通过 Python 实现航迹压缩的步骤和代码示例。
## 实现流程
以下是航迹压缩的基本流程，我们可以将其分为五个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
自动驾驶中kalman滤波随处可见，这中间不可避免的要知道预测模型，而预测模型很大程度上依赖于本车姿态变化的推算，俗称航迹推算，尤其在控制中，pid调节也是以此为基础。 之前的文章有零散的讨论过这方面的内容总结：惯性导航原理 激光点云配准 基于视觉的自定位 &
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2024-08-14 08:38:47
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USRP是数款流行的SDR硬件中功能和应用都相对成熟的一款产品，从WIFI协议、ZigBee协议、RFID协议、GSM通信系统、LTE 4G通信系统到飞机通信、通信USRP都能很好的进行支持。软件开发工程师可以用它开发应用，安全工程师则用它来测试、研究相关的无线通信协议。很大一部分玩过电视棒的小伙伴都使用过电视棒+dump1090的方案实现过追踪飞机飞行轨迹这一功能。之所以能够很容易的跟踪飞机
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2023-11-08 21:45:52
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# 如何实现“利率推算 Python”
## 整体流程
在实现“利率推算 Python”过程中，我们需要按照以下步骤逐步进行：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 输入本金、年利率和存款年限 |
| 2 | 计算利率推算结果 |
| 3 | 输出利率推算结果 |
## 具体步骤及代码
### 步骤一：输入本金、年利率和存款年限
```markdown
#
原创
2024-07-05 03:42:20
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### Python惯导仿真实现流程
#### 1. 确定仿真模型和参数
首先，我们需要确定要进行仿真的模型和相关参数。这个模型可以是一个简单的物理运动模型，比如自由落体运动；也可以是一个复杂的系统模型，比如飞行器的飞行控制系统。
#### 2. 导入相关库和模块
在Python中，我们可以使用一些常用的科学计算库和仿真工具包来进行惯导仿真。比如`numpy`用于数值计算，`matplotli
原创
2023-11-09 07:25:13
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# Python 惯导姿态的科普与实践
随着人工智能、机器人和无人机等技术的发展，惯性导航系统（INS）在这些领域中越来越普遍。惯性导航可以通过测量物体自身的加速度和角速度来估算其位置、速度和姿态。本文将通过Python代码示例，深入探讨如何在计算过程中应用惯导姿态。
## 一、惯性导航的基本原理
惯性导航是利用传感器获取的加速度和角速度数据，然后通过数学模型估算物体在空间中的位置和方向。通
在进行弹道航迹仿真时，Python 被广泛应用于各种物理模拟和验证环节。弹道学不仅涉及物理学和数学，还包括方法论和程序开发。因此，在解决“弹道航迹仿真 Python”问题时，我们将从多个方面探讨相关内容。
首先，了解弹道航迹仿真的协议背景是十分关键的。弹道航迹仿真的发展历程与现代导弹设计的变迁密不可分。自20世纪初以来，随着计算机科学的进步，尤其是1970年代以后，弹道仿真逐渐采用了计算机模拟技
在现代航空业中，飞机航迹预测的准确性至关重要。本篇博文将详细介绍如何利用 Python 实现飞机航迹预测，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的准备。以下是所需的依赖包。
### 前置依赖安装
首先，确保安装了 Python 和相关库。可以通过以下命令安装所需库：
```bash
pip install n
我们能够看到的这四盏灯叫PAPI灯（抱歉，不要问我中文应该怎么写，毕竟写作“啪皮”不太好看），是Precision Approach Path Indicator（精密进近航道指示器）的缩写。如果把这些灯写作“精密进近航道指示器”简直太费纸，所以我们就直接使用官方通用用语啦，就叫“PAPI灯”。我们先来说说它的用处，PAPI灯是一种用于指引飞行员保持在正确下滑道上的视觉辅助工具，由四个高亮度灯泡组
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2024-07-16 15:11:28
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1.惯性导航系统是自动驾驶中必不可少的关键部件惯性导航在自动驾驶定位系统中具有不可替代性。惯导具有输出信息不间断、不受外界干扰等独特优势，可保证在任何时刻以高频次输出车辆运动参数，为决策中心提供连续的车辆位置、姿态信息，这是任何传感器都无法比拟的。惯性导航系统是唯一可以输出完备的六自由度数据的设备。惯导能够计算x, y, z三个维度的平动量（位置、速度、加速度）和转动量（角度、角速度），并可以通过
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2023-11-06 16:24:27
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在上一回中说了五行代码找图中滑块验证的缺口位置《python五行代码解决滑块验证的缺口距离识别，破解滑块验证》，本章讲轨迹相关的问题。滑块验证核心是后台验证轨迹参数，效验轨迹取点的分布，正常情况是如下图的离散分布image如果横坐标x是时间、纵坐标y是位移，那么每个点的切线就是加速度，会发现这样的一个规律，加速度由小变大，再又大变小，这是最主要的特征之一。速度的变化率如下：image对速度而言肯定
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2024-07-26 08:53:11
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