文章目录一.确定IMU型号二.安装驱动1.找到驱动的包2.解压该压缩包3.安装步骤说明4.具体安装5.检查IMU的usb接口是否插到电脑三.在RVIZ中的显示1.复制示例下的src里的文件复制到自己的src下2.自己的文件目录3.尝试编译一下4.示例的文件说明5.运行Demo6.配置Rviz四.查看IMU的实时数据1.运行消息包的launch文件2.消息包的数据解释 一.确定IMU型号超核IMU
惯性测量单元「Inertial measurement unit，简称 IMU」可以帮助我们在三维空间中获取物体当前三维位置的值，这些值可以用来帮助我们确定物体的精确位置，例如检测智能手机的水平或倾斜状态或是使用IMU传感器来追踪运动状态等。IMU传感器在汽车、自平衡机器人、四轴飞行器、惯性导航等设备上广泛应用。六轴姿态传感器MPU6050是IMU传感器系列的一种，本篇介绍如何驱动其获取原始数据。
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2024-07-16 19:51:44
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先说什么叫六轴融合？在3Dof姿态追踪功能中，最主要的传感器就是陀螺仪（Gyroscope），它可以提供3个轴的角加速度，对时间进行积分，就可以得出物体旋转的方向角度。但是因为硬件精度等各方面原因，会产生误差，随着时间的累积，计算得到的角度误差就会越来越大，即产生漂移。为了防止漂移，这就引入了另一个传感器，加速度计（Accelerometer）。在一般的3Dof运动中，由运动产生的加速度较少，对物
# IMU 解算 Python 入门指南
## 引言
惯性测量单元（IMU）是一种用于测量物体的加速度、角速度和磁场的装置。通过解算 IMU 数据，可以获得物体的姿态信息。对于刚入行的小白来说，理解 IMU 解算的过程是实现相关应用的第一步。本篇文章将系统地指导你使用 Python 进行 IMU 解算，包括整个工作的流程、所需的代码以及解释。
## IMU 解算流程
以下是进行 IMU 解算
# Python IMU 解算入门指南
## 前言
惯性测量单元（IMU）是许多现代设备中不可或缺的组件，广泛用于航天、汽车、机器人等领域。IMU一般由加速度计、陀螺仪和有时还会包括磁力计组成。在本次指南中，我们将通过Python来实现IMU数据的解算，具体流程将定义为以下几步。
## 流程概述
### 步骤流程表
| 步骤 | 描述 | 预计完成
# Python IMU速度解算入门指南
## 一、前言
在现代工程和机器人技术中，惯性测量单元（IMU，Inertial Measurement Unit）在运动状态估计、导航和控制方面扮演着极其重要的角色。IMU一般包含加速度计和陀螺仪，通过处理这些传感器的数据，我们可以获得目标物体的速度、加速度和方向。本篇文章将指导你如何用Python实现IMU速度解算。
## 二、整件事情的流程
原创
2024-10-14 05:23:27
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# IMU姿态解算在Python中的实现
## 流程概述
在实现IMU（惯性测量单元）姿态解算的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------|
| 1 | 获取IMU数据（加速度计和陀螺仪的数据） |
| 2 | 数据预处理（数据清洗与归一化） |
| 3 | 实现姿态计算（使用滤波算法如互补滤波或卡尔曼滤波） |
| 4 |
首先我们要搞明白姿态结算在飞控中的位置：简而言之就是将采集的数据通过算法转换为可以供姿态控制使用的欧拉角，较为精准的数据 转换思路： 在计算的时候我们一般将欧拉角（当然也可以叫做方向角）转换成四元数来计算：飞行的姿态可以用欧拉角描述的方向余弦矩阵来表示，因为欧拉角存在万向节“死锁”的
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
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2023-11-01 20:27:22
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# Python六轴机械臂逆解算
在机器人领域，六轴机械臂是常见的应用之一，它们可以在三维空间中进行灵活的操作。在实现机械臂的运动时，逆解算（Inverse Kinematics，IK）是一个重要的技术。逆解算的目的是根据目标位置和姿态，计算出各个关节的角度值，这对于机器人路径规划和任务执行至关重要。
## 六轴机械臂概述
六轴机械臂一般有六个关节，每个关节可以独立运动。通过组合这些运动，机
背景介绍：无人机、平衡车都可以通过“对姿态做pid”来控制。这里“姿态解算”对许多新人来说是个难点。姿态解算入门系列推文从最基础的算法入手循序渐进，跟着学完会发现姿态解算原来并没有想象那么难。姿态解算的最小依赖惯性传感器数据是姿态解算的最小依赖。惯性传感器指：加速度计、陀螺仪。Sugar 写过一篇《MPU6050 抄底解读》讲如何读取 MPU6050 的 3 轴加速度和 3 轴陀螺仪数据，算是本系
继上次写博客已经过去一周了，我终于把机械臂的机械本体建完模了，不多说，先上图 由于有淘宝那款模型的参考，建模过程还算顺利吧，毕竟A货工厂不是说说的，除了螺丝螺母用的数量多了点。。。赛博朋克（叉腰.jpg）建模使用的软件为SOLIDWORKS2014，标准件参考淘宝，设计可分为4部分：头部、肘部、腰部、底部，采用了板状材料，一个管状材料，一个3D打印件。一、头部设计分析 机械臂
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2023-10-26 17:06:54
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引言： 前面学习了正向运动学和反向运动学，我们知道如何求解机械臂各个关节的角度来操控机械臂到达指定的目标点，如抓取桌面上一个杯子或者一支笔。那么我们如何控制机械臂来让这支笔写字或者把杯子放到某一个位置呢？我们需要知道在这个过程中机械臂的状态（位置，状态）与时间的关系，通过轨迹规划来拟合一条连续的曲线让机械臂完成目标。1）基础知识轨迹：机械臂的末端/操作点的位置，速度，加速度对时间的历程。轨迹规划：
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2023-11-29 19:25:54
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# 基于 MPU6050 的 IMU 姿态解算
## 引言
随着物联网和智能设备的发展，内部测量单元（IMU）在运动控制、姿态 estimations、机器人导航等领域中的应用越来越普遍。MPU6050 是一种经济实惠且广泛使用的 IMU 传感器，集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪。本文将介绍如何利用 Python 和 MPU6050 进行姿态解算，并提供示例代码。
## MPU6050 介绍
原创
2024-08-26 05:49:53
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在上一讲《Coursera自动驾驶课程第13讲：Least Squares》我们学习了最小二乘法相关知识。本讲我们将学习20世纪最著名的一个算法：卡尔曼滤波。具体包括线性卡尔曼滤波（KF），扩展卡尔曼滤波(EKF)，误差状态卡尔曼滤波（ES-EKF）以及无损卡尔曼滤波（UKF）。1. Kalman Filter1.1 Overview我们先介绍一个关于卡尔曼滤波算法的故事。卡尔曼滤波算法是由匈牙利
大三下（本学期）《工业机器人》课程作业，要求利用Matlab Robotics ToolBox完成对埃夫特ER3A-C60六轴机器人的正逆运动学分析。除了DH参数不一样外，其余知识同之前的文章对斯坦福机械手的建模类似。目录一、建模对象二、D-H法建模分析三、Matlab Robotics ToolBox建模分析3.1、关节定义3.2、关节限位3.3、观察模型3.4、工作空间3.5、正逆运动学分
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2023-09-12 16:47:09
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在之前的内容中，我们对机器人的运动轨迹进行了规划，但是，这种规划方法的运动路径是根据简单的轨迹人为组合起来的，具有较大的任意性。在实际的复杂工作环境中，采用人工规划路径的方法，难以保证规划的效率和准确率。 因此，本篇介绍一下机器人避障路径规划的相关知识。 本篇目录一、路径规划简介二、改进RRT算法1. 算法简介2. 改进点3. 仿真结果三、避障路径规划1. 障碍物包络2. 递推确定碰撞临界角3.
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2023-12-01 13:36:13
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六轴机械臂下位机（arduino）+上位机（ROS+Moveit）---（一）机械臂硬件机械部分机械臂制作时的注意点！！！（坑）零件的3D打印控制器接线问题 机械部分六轴机械臂在工业领域的运用已经十分成熟，本文主要分享桌面级六轴机械臂的制造。机械部分灵活性很大，各位创客朋友可以根据自己的需求进行设计（设计工具推荐：UG NX10.0、SW、CAD）。下面我以一个普通的桌面级六轴机械臂作为例子为大
惯性导航解算一、惯性导航解算的目的从IMU原始的角速度（陀螺仪采集）和加速度（加速度计采集）数据得到它的导航结果（位置、速度、姿态）。1. 姿态描述在导航定位领域，描述一个物体的姿态，常用的描述有欧拉角、旋转矩阵、四元数，这三个概念的理解难度逐渐递增。另外，还有一种表示方式，是旋转向量，它主要作为运算过程中的一个工具，而一般不用来对外作为姿态的描述输出1.1 旋转矩阵1) 内积内积可以描述向量间的
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2024-07-01 12:46:55
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一.姿态检测1.姿态是载体坐标系与地理坐标系的转换关系。地球坐标系：地球球心为原点，Z沿地球自转方向，x和y轴在赤道平面内。地理坐标系：原点在地球表面，Z轴垂直于地面朝天，X,Y方向是相切于地球的经纬线。载体坐标系：以运载体的质心为原点，一般根据运载体自身结构方向构成坐标系。偏航角：绕载体Z轴旋转后，Y轴与北轴的夹角。横滚角：绕载体Y轴旋转后，X轴与东轴的夹角。俯仰角：绕载体X轴旋转后，Z轴与天轴
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2023-10-20 17:09:57
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