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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# 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 |
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
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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# 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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使用MPU6050硬件DMP解算姿态是非常简单的，下面介绍由三轴陀螺仪和加速度计的值来使用四元数软件解算姿态的方法。我们先来看看如何用欧拉角描述一次平面旋转(坐标变换)：设坐标系绕旋转α角后得到坐标系,在空间中有一个矢量在坐标系中的投影为,在内的投影为由于旋转绕进行，所以Z坐标未变，即有。转换成矩阵形式表示为：整理一下：所以从旋转到可以写成上面仅仅是绕一根轴的旋转，如果三维空间中的欧拉角旋转要转三
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2024-05-18 09:34:06
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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
# 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
# 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
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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# 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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一、开篇 终于到ardupilot源代码的姿态解算了，有了前期关于mahony姿态解算算法的基础以后，理解源代码的姿态解算算法就快多了，所有的东西都在脑海中初步有了一个框架；首先要做什么，然后再做什么，再然后捏~~~反正容易上手的。 2016.04.04日晚，别人都在嗨，而我却在实验室苦逼的
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2023-09-02 15:58:44
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IMU原理及姿态融合算法详解一.陀螺仪的组成原理1）加速度计2）陀螺仪3）磁力计二.椭球拟合三.姿态的描述1)坐标系载体坐标系当地导航坐标系载体坐标系2)四元数3)欧拉角4）旋转矩阵四.传感器的噪声及去除与误差补偿基本原理误差补偿五.传感器数据融合磁力计数据融合六.滤波七.代码分析与融合 一.陀螺仪的组成原理1）加速度计MEMS加速度计利用红色的这部分质量，当这一方向上存在加速度时，利用形变，可
mahony 算法是常见的姿态融合算法，将加速度计，磁力计，陀螺仪共九轴数据，融合解算出机体四元数，该算法可到其网站下载源码https://x-io.co.uk/open-source-imu-and-ahrs-algorithms/该篇仅介绍融合加速度计和陀螺仪的六轴数据算法，由于笔者水平有限，文中难免存在一些不足和错误之处，诚请各位批评指正。1 空间姿态的常规描述首先，姿态解算中的姿态实际上值
姿态解算 姿态解算(attitude algorithm),是指把陀螺仪，加速度计, 罗盘等的数据融合在一起，得出飞行器的空中姿态，飞行器从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是快速解算，结合三轴地磁和三周加速度得到漂移补偿和深度解算。 姿态的数学模型 坐标系 姿态解算需要解决的是四轴飞行器和地球的相对姿态问题。地理坐标系是固定不变的，正北，正东，正上构成了坐标系的X，Y
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2024-08-08 08:05:23
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递归时间&空间复杂度常见列表查找算法排序数据结构递归在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身这就叫做递归。注：python在递归中没用像别的语言对递归进行优化，所以每一次调用都会基于上一次的调用进行，并且他设置了最大递归数量防止递归溢出递推：每一次都是基于上一次进行下一次执行回溯：在遇到终止条件，则从最后往回一级级把值返回来递归的特点：1、调用自身2、结束条件 ===>
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2024-10-15 14:22:40
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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
在正确读出陀螺仪，加速度计和磁力计原始数据的基础上，使用如下的代码可以实现姿态解算如果使用的是mpu6050的话，将磁力计的传入参数置为0即可，在姿态解算函数内部会自动忽略，不会加入对磁力计的处理首先定义一个结构体用于存储读取出的陀螺仪，加速度计和磁力计值：typedef struct
{
float x;
float y;
float z;
}Axis3f 下面
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2023-09-20 11:57:36
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使用MPU6050硬件DMP解算姿态是非常简单的，下面介绍由三轴陀螺仪和加速度计的值来使用四元数软件解算姿态的方法。 我们先来看看如何用欧拉角描述一次平面旋转(坐标变换)： MPU6050的四元数解算姿态方法设坐标系绕旋转α角后得到坐标系，在空间中有一个矢量在坐标系中的投影为，在内的投影为由于旋转绕进行，所以Z坐标未变，即有。转换成矩阵形式表示为：即 所以从旋转到可以写成上面仅仅是绕一根轴的旋转，
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2024-01-11 08:33:37
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人体关键点检测与MMPose介绍人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点，目前被广泛应用于动作检测、虚拟现实、人机交互、视频监控等诸多领域。本次课程涵盖人体姿态估计的介绍与应用、2D 姿态估计、3D 姿态估计、DensePose、Body M
