IMU（Inertial Measurement Unit）惯性测量单元。为了能让无人驾驶系统更高频率地获取定位信息，就必须引入频率更高的传感器。GPS得到的经纬度信息作为输入信号传入IMU，IMU再通过串口线与控制器相连接，以此获取更高频率的定位结果。 IMU的原理当我们晚上回到家，发现家里停电时，眼睛在黑暗中什么都看不见的情况下，只能根据自己的经验，极为谨慎地走小碎步，并
转载
2023-12-01 12:20:51
446阅读
IMU惯性测量单元详解
惯性测量单元的工作原理惯性测量单元的工作原理是：使用一个或多个加速度感应器，探测当前的加速度速率；使用一个或多个偏航陀螺仪，检测在方向、翻滚角度和倾斜姿态上的变化。有一些惯性测量单元还同时包括磁力计,主要是用于协助校准方向漂移。惯性导航系统包含IMU角速度、线性加速度计(位置的变化);一些IMU包括陀螺仪等元素(维护绝对角参考)。
惯性测量单元的应用惯性测量单元（IMU）是
目录前言1 概述2 UWB技术2.1 UWB国内研究现状2.2 UWB国外研究现状2.3 UWB技术简介3 定位方案3.1 基于TOA的距离测量及其定位模型3.2 基于AOA/DOA距离测量及其定位模型3.3 基于TDOA距离测量及其定位模型3.4 基于RSSI的距离测量及定位模型4 无线定位的优化5 结语参考文献 前言这里写了有关UWB的简介及其定位的方案，定位方法介绍了TOA、AOA/DOA
转载
2023-10-13 20:58:17
24阅读
提起深度学习，没有人不知道梯度下降 (Gradient descent, GD)。但是我们用的往往是Adam优化器。从普通的GD到Adam，经历了哪些改进？Adam的优势又在哪？SGDSGD (stochastic Gradient Descent) 和GD是两个极端：前者每次只根据一个样本的梯度进行参数更新。由于这个参数是随机选取的，所以叫做随机梯度下降；后者则一次性地根据全部样本的梯度更新参数
转载
2024-10-13 08:44:39
60阅读
迭代方法图（图 1）包含一个标题为“计算参数更新”的华而不实的绿框。现在，我们将用更实质的方法代替这种华而不实的算法。假设我们有时间和计算资源来计算 w1 的所有可能值的损失。对于我们一直在研究的回归问题，所产生的损失与 w1 的图形始终是凸形。换言之，图形始终是碗状图，如下所示： 图 2. 回归问题产生的损失与权重图为凸形。 凸形问题只
GPS+IMU介绍（熟悉的略过）IMU校准姿态估算数据融合 介绍（熟悉的略过）GPS(GlobalPositioningSystem)：指美国国防部研制的全球定位系统。用户设备通过接收GPS信号，得到用户设备和卫星的距离观测值，经过特定算法处理得到用户设备的三维坐标、航向等信息。使用不同类型的观测值和算法，定位精度为厘米级到10米级不等。GPS的优点是精度高、误差不随时间发散，缺点是要求通视，定
转载
2024-09-06 21:48:45
133阅读
# IMU与Python：让你轻松掌握传感器数据
### 什么是IMU？
IMU（惯性测量单元，Inertial Measurement Unit）是一种包含加速度计、陀螺仪和有时还包括磁力计的设备，广泛应用于航空航天、机器人、智能手机和无人驾驶等领域。IMU的主要功能是测量物体的运动状态和方向。通过这些数据，用户可以实现姿态解算、运动捕捉等各种应用。
### IMU的数据原理
IMU中的
原创
2024-08-03 09:53:56
83阅读
典型的图像融合方法也是比较简单的图像融合方法，但也是目前应用最广泛的图像融合方法。 目前，常用的颜色模型一种是通常采用的红、黄、绿(RGB)三原色模型。另外一种广泛应用的颜色模型是强度、色调、饱和度(IHS) 颜色模型。IHS颜色模型适合于人的直觉的配色方法，因而成为彩色图像处理最常用的颜色模型。强度表示光谱的整体亮度大小，对应于图像的空间分辨率，色调描述纯色的属性，决定与光谱的主波长，是光谱在质
// ==UserScript==
// @name 骚扰拦截
// @version 1.3.21
// @namespace airbash/AnnoyancesInterception
// @homepage https://github.com/AirBashX/UserScript
// @author airbash
// @des
# IMU Python 解析：理解和应用惯性测量单元
惯性测量单元（IMU）是一种用于感测物体运动状态的设备，通常集成了加速度计、陀螺仪和有时的磁力计。IMU 广泛应用于航天、汽车、虚拟现实和智能手机等领域。随着 Python 的普及，许多开发者选择使用 Python 来解析 IMU 数据。本文将探讨如何使用 Python 解析 IMU 数据，并讨论实施过程中的一些基本概念。
## 什么是
1、第一步：范德波尔振荡器 Matlab 或者 Python 仿真。code：% 如果有阻尼项，只能通过数值解求得； % https://ww2.mathworks.cn/help/symbolic/solve-differential-equation-numerically-1.html % Rewrite the Second-Order ODE as a System of First-O
在现代的工程与科学领域，惯性测量单元（IMU） 是一种重要的传感器，广泛应用于机器人、无人驾驶、航天、移动设备、虚拟现实等技术中。IMU 通过感知加速度、角速度和磁场强度，帮助我们了解物体的运动状态、方向和位置。在本篇博客中，我们将介绍如何使用 Python 来解析和处理 IMU 数据。1. 什么是 IMU？IMU（Inertial Measurement Unit）是一种集成多个传感器的设备，通
从CPU 迁移到GPU 两者的区别主要是GPU 并发低 计算优势CPU（即MPI） 并发性高 计算性能。但是使用经验是 使用的人多 相对应的集群等待时间长DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑运算的组合逻辑电路。GPU 提供了多
转载
2024-03-07 17:44:02
83阅读
WebDriver提供了八种元素定位方法，在python 语言中，方法如下： id定位：find_element_by_id("id值")；id属性是唯一的。 1 driver.find_element_by_id("account").send_keys("admin")#输入账号 2 driver.find_element_by_id("password").se
转载
2024-06-17 11:38:08
35阅读
在对车牌识别过程中，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以目的转化为寻找矩形特征，常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调，国内的车牌往往是蓝底白字，可以采用图像的色调或者饱
转载
2023-07-03 19:15:46
236阅读
一、算法介绍 卡尔曼滤波是一个神奇的滤波算法，应用非常广泛，它是一种结合先验经验、测量更新的状态估计算法。1、状态估计 首先，对于一个我们关心的物理量，我们假设它符合下面的规律其中，为该物理量本周期的实际值，为该物理量上一个周期的实际值，当然这个物理量可能不符合这个规律，我们只是做了一个假设。不同的物理量符合的规律不同，是我们的经验，我们根据这个规律可以预测我们关心的物理量。比如，我们关心的物理量
转载
2024-06-02 22:35:30
109阅读
姿态解算1. 背景姿态解算是飞控的一个基础、重要部分，估计出来的姿态会发布给姿态控制器，控制飞行平稳，是飞行稳定的最重要保障。另外，姿态解算不仅仅用于无人机领域，无人车领域也需要进行姿态解算，用以进行GNSS和IMU、激光点云的融合定位。2. 主要内容传感器基本原理坐标系描述姿态的几种表示方式姿态解算的基本算法3. 传感器基本原理不展开，推荐以下参考：AHRS姿态解算说明(加速度+陀螺仪+磁力计原
转载
2023-11-01 20:27:22
2945阅读
# 基于Python的双目定位算法实现指南
双目定位（Stereo Vision）是一种利用两台摄像机获取空间物体的三维深度信息的技术。在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中实现双目定位算法。本文将详细描述整个流程、所需的代码以及帮助小白掌握这一技术的相关知识。
## 整体流程
以下是双目定位算法的实现流程。我们将使用表格的形式展示每一步的具体任务：
| 步骤 | 描述
在这篇博文中，我们将深入探讨“Python图像定位算法”的实施过程。本篇文章旨在提供一个全面的视角，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析及案例分析，助力开发者理解这一特定领域的问题和解决方案。
在图像处理的广阔领域中，图像定位算法扮演着重要角色。通过技术手段，它能够帮助我们在图片中识别和定位特定的对象或特征。图像定位的实际应用包括自动驾驶、安防监控以及工业机器人等多个方向。这种技术的进步也
# 附近定位算法 Python
在现代科技发展的今天，定位算法已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是手机导航、社交软件中的“附近的人”功能，还是在线外卖平台的配送服务，都离不开精确的定位算法。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的附近定位算法，并通过饼状图和序列图来展示其运行过程。
## 1. 算法原理
附近定位算法的核心原理是根据用户的位置信息和其他用户的位置信息计算出距离最
原创
2024-07-02 07:12:45
69阅读
