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
2199阅读
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。
# 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
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
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
转载
2023-10-20 17:09:57
279阅读
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
转载
2023-09-02 15:58:44
207阅读
# 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
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
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 ===>
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
转载
2023-09-20 11:57:36
497阅读
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，
# Python 卡尔曼滤波姿态解算入门指南
卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的高效递归算法，常用于传感器数据融合，姿态解算是其重要应用之一。本文将通过简单易懂的步骤和代码示例，教你如何在 Python 中实现卡尔曼滤波进行姿态解算。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-------------
# 实现“MPU6050 姿态解算 python”教程
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发流程
开始 --> 获取MPU6050数据: 获取MPU6050传感器的数据
获取MPU6050数据 --> 数据预处理: 对传感器数据进行预处理
数据预处理 --> 姿态解
一.编码1.ACSII 0000 0001 8位 一个字节2. uncoide
一，openpose是一种自底向上的算法： OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。  
转载
2023-06-21 21:23:17
145阅读
https://developer.mbed.org/users/gke/code/UAVXArm-GKE/file/90292f8bd179/attitude.c// ===============================================================================================// =
转载
2022-01-05 11:52:28
182阅读
https://developer.mbed.org/users/gke/code/UAVXArm-GKE/file/90292f8bd179/attitude.c//
转载
2022-04-11 14:42:26
536阅读
对于大多数MPU6050的应用来说，获取到的原始数据并没有多大用处，我们需要对原始数据进行姿态融合解算，最终得到姿态数据，也就是三个欧拉角：航向角(yaw)、横滚角(roll)和俯仰角(pitch)。MPU6050内部自带数字运动处理器(DMP)硬件加速引擎，配合运动驱动库直接输出四元数，进而很方便的计算出欧拉角，大大降低了主控MCU的负担。本篇使用MPU6050的驱动库来获取姿态数据。1. MP
目录：刚体描述旋转描述ZYX欧拉角轴角与四元数坐标系与姿态姿态解算使用陀螺仪积分使用加速度计或磁力计互补滤波（mahony互补滤波）四元数更新
原创
2021-06-08 17:10:21
1235阅读
