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ubuntu ros 下使用MTI（也就是IMU）如何合理利用线加速度得到位置？ [问题点数：40分，无满意结帖，结帖人chang_bo]

⋅ubuntu ros 下使用MTI（也就是IMU）如何合理利用线加速度得到位置？ 更多帖子 关注空间博客 从零开始Yes 本版专家分：0 结帖率 100%: 最近在ros下使用IMU，找到了一个驱动包，测试发现，如果直接对角速度积分得到角度，角度还基本能用，但是如果对线加速度两次积分得到位置的话，漂移太大，静止不动的情况下，几秒之内就会偏到几十米。分析发现，是因为IMU放置的不完全水平，导致XY方向会有一个重力加速度的分量，导致偏差，请问有没有科学的方法校准下，使其可以得到相对漂移不大的位置信息？

0 2016-04-16 12:12:11

回复数 1 只看楼主引用举报楼主

⋅此用户还没有发表过任何帖子 关注空间博客 白菜-Momenta 本版专家分：0: 我也遇到过类似的问题，从角速度计算出角度还行，但是通过加速度计算速度都不太行，虽然我把重力加速度分量已经去除了，只留下了运动加速度，但是想要从中推出速度，还是会不准确。不知道楼主对这个问题有没有更进一步的了解？

0 2017-02-08 09:50:41

只看TA 引用举报 #1 得分 0

Ubuntu下使用MTI（IMU）驱动包：https://github.com/ethz-asl/ethzasl_xsens_driver 相关介绍：http://wiki.ros.org/xsens_driver 注意：目前看到最新的版本好像仍然是groovy，博主系统的版本是ubuntu14.04 ros版本是indigo，但是编译可以没有问题，放心下载。下载到相应的工作空间中，（1）检查IMU的线是否都连接到电脑上

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IMU（加速度计和陀螺仪设备）在嵌入式应用中使用的指南: 转载自：http://www.geek-workshop.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1695&reltid=676&pre_thread_id=0&pre_pos=1&ext= 本帖翻译自IMU（加速度计和陀螺仪设备）在嵌入式应用中使用的指南。这篇文章主要介绍加速度计和陀螺仪的数学模型和基本算法，以及如何融合这两者，侧重算法、思想的讨论

能否利用陀螺仪和加速度计，计算位移？: 需求：能否利用陀螺仪和加速度计，计算位移？先看传感器的用途：陀螺仪：强项在于测量设备自身的旋转情况，但不能确定设备的方位（对角度旋转，瞬时检测，非常精确）加速计：测量设备的受力情况（相对外部参考物）磁力计：定位设备的方位有没有类似应用？场景：陀螺仪+加速计，如何支持没有卫星、网络的情况下，进行导航。有成熟的系统，但很大、很难。一般用于飞行器。惯性导航系统

ros读取mpu6050数据: ros通过串口读取imu的角度，加速度，角速度数据，并发布出去

IMU姿态解算: 整合了9轴传感器：3轴加速度、3轴陀螺、3轴磁力计数据来解算姿态，参照了一些开源代码，这是我国奖代码，请放心使用

IMU数据采集与处理: 与惯性测量单元的数据采集和处理相关.基于LINUX的环境。

在ROS中发布ＩＭＵ数据: 本文主要是来发布sensor_msgs/Imu类型的消息，其中ＩＭｕ的数据为虚拟的。１．在自己的工作空间中创建ros程序包　(这个包依靠std_msgs、roscpp、rospy)catkin_create_pkg IMU_publish std_msgs rospy roscpp 进入创建的程序包可以看到一下文件或文件夹　　　CMakeLists.txt　　　 include　　　 pack...

单线hokuyo和imu结合采集数据的流程: 1.因为slam这块的两个师弟明天有事情，明天单线slam和imu进行的二维测图任务交给了我2.今天早上用写好的程序跑了一下，基本流程掌握了3.下午将imu和laser链接到自己的电脑上进行测试，h还是有一些问题，一些配置文件需要更改，自己摸索着最后也搞出来了。4.主要流程就是 1.将laser通电，imu和laser数据线连接电脑 2.打开终端，首先检查imu和laser是否连接，输入...

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【惯性导航】仅通过IMU获取位置和速度算法步骤: 1 由陀螺仪计算出惯性组件的姿态（即求出四元数或者旋转矩阵）； 2 根据惯性组件的姿态将加速度测得的载体坐标系的比力分量转换到导航坐标系中（坐标系转换）； 3 在导航坐标系下，通过积分求解比力方程，获得载体相对地球的速度（去除地球引力加速度）； 4 在位置参考坐标系下，由载体速度积分得到位置。

关于IMU: https://www.zhihu.com/question/36323396 利用陀螺仪 加速度计（mpu6050）求模块运动路径？ 利用mpu6050检测模块运动路径，输出了欧拉角和加速度值，怎么去掉重力加速度，利用旋转矩阵？欧拉角运动Z-Y-X？用IMU估计轨迹是可行的，但是对于6050来说非常不好，用个好点的IMU吧。看看人家做的： ht

ADS16488驱动的软硬件设计以及ROS的驱动: ADS16488软硬件设计以及ROS的驱动这篇博客的介绍ADIS16488的采集设备，主要包括stm32f103c8t6的电路板设计，stm32f103驱动程序介绍以及ROS驱动程序。所有的硬件资料以及代码都已经分享在github上。 stm32f103c8t6电路设计 ADIS16488的电路采集部分的核心部分就是一块stm32f103c8t6，这块mcu使用定时器中断采集ADIS1...

Xsens MTi -1 姿态传感器恢复与MTI的通信的方法: 恢复与MTI的通信本人最近因为项目需要，一直在研究Xsens MTi - 1 姿态传感器，因为我写程序是要DSP开发板获取姿态传感器采集的数据，然后从获取的数据中解析出四元数或者欧拉角，并把欧拉角转换成float类型的以便查看，并且后期的算法做铺垫（算法需要采集到的欧拉角的数据），程序写好后测试了几次发现数据不对（当时用的波特率是115200），后来想到换个波特率即9600试一下，看看采集数据...

用IMU数据进行位置和姿态估计: 用IMU的数据进行机器人位置和姿态的估计，比如acc或者gyro积分每个sample怎么进行坐标变换，怎么由rawdata得到位置和姿态信息的计算细节等。 In recent years, microelectromechanical system (MEMS) inertial sensors (3D accelerometers and 3D gyroscopes) have become widely available due to their small size and low cost. Inertial sensor measurements are obtained at high sampling rates and can be integrated to obtain position and orientation information. These estimates are accurate on a short time scale, but suer from integration drift over longer time scales. To overcome this issue, inertial sensors are typically combined with additional sensors and models. In this tutorial we focus on the signal processing aspects of position and orientation estimation using inertial sensors. We discuss dierent modeling choices and a selected number of important algorithms. The algorithms include optimization-based smoothing and ltering as well as computationally cheaper extended Kalman lter and complementary lter implementations. The quality of their estimates is illustrated using both experimental and simulated data.

加速度计计算位移: matlab程序，可以实现加速度转位移的过程，

循环命令实现6个轴的速度差分得到加速度-matlab: %循环命令实现6个轴的速度差分得到加速度 %eval函数的功能就是将括号内的字符串视为语句并运行 for i=1:6 eval([‘cacc’,num2str(i),’=’,’diff’,’(‘,’cvel’,num2str(i),’)’,’./0.004’,’;’]); end

IMU加速度、磁力计校正: IMU加速度、磁力计校正－－椭球拟合 IMU校正以及姿态融合 IMU姿态融合（MPU9250从校正到滤波步骤） STM32F0+MPU9250(with MS5611)的姿态解析算法移植（MahonyAHRS）四元数姿态解算中的地磁计融合解读一周搞定9轴MPU9250（无华）（3）--数据采集 mpu9250STM32源程序 MPU9250,MPU6050...

Matlab,imu 时域积分与频域积分，加速度求速度位移对比: Matlab,imu 时域积分与频域积分，加速度求速度位移对比

Turtlebot学习指导第四篇＿使用robot_pose_ekf包,EKF(扩展卡尔曼滤波器)对机器人位置进行校正: 我们使用 robot_pose_ekf 包对通过结合'odom'和'gyro data'信息对机器人位置进行校正. 1,配置这个包里有个默认的配置文件可以修改,大致如下 freq:滤波的频率,不会改变准确度 sensor_timeout:传感器停止向滤波器发送信息之后,等待多久接收下一个传感器的信息 odom_used, imu_used, vo_used: 确认是否输入

使用EKF融合odometry及imu数据: 整理资料发现早前学习robot_pose_ekf的笔记，大抵是一些原理基础的东西加一些自己的理解，可能有不太正确的地方。当时做工程遇到的情况为机器人在一些如光滑的地面上打滑的情形，期望使用EKF利用imu对odom数据进行校正。就结果来看，机器人旋转性能得到改善，前进方向性能没有改善，符合程序原理。若需要提高前进方向的性能，可以考虑加入VO或gps模块。实际工程中应注意odom数据进行...

摄像头与imu之间的坐标系转换，: https://blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/53704140IMU-Camera 联合标定资料总结https://blog.csdn.net/OKasy/article/details/79864573

rqt_plot的使用: http://blog.csdn.net/wwsQt/article/details/68925432

ROS下IMU串口通讯接口（通用版）: 1、源码#include #include // 包含ROS的头文件 #include #include #include #include //包含boost库函数 #include #include #include "std_msgs/String.h" //ros

加速度计和陀螺仪原理: 本帖翻译自IMU（加速度计和陀螺仪设备）在嵌入式应用中使用的指南。这篇文章主要介绍加速度计和陀螺仪的数学模型和基本算法，以及如何融合这两者，侧重算法、思想的讨论介绍本指南旨在向兴趣者介绍惯性MEMS（微机电系统）传感器，特别是加速度计和陀螺仪以及其他整合IMU（惯性测量单元）设备。 IMU单元例子：上图中MCU顶端的ACC Gyr

razor_imu_9dof在ros上的调试及校准: 本文由@David_Han008出品，转载注明出处。文章链接：点击打开链接

ROS imu的校准: 1. 九自由度Razor IMU传感器（目前只支持SEN-10125 and SEN-10736版本）的校准

ROS 学习系列 -- 使用Rviz 可视化调试9轴机器人姿态融合: 机器人平面行走时只需要知道行进方向角度即可，也就是yaw. 但当行走在有坡度的地方时则需要识别出其它两个倾角：pitch 和 raw. 借助9轴传感器的姿态融合就可以识别。下面就是在Rviz中的识别效果测试(IE可能无法观看)： 1. 九轴姿态融合，欧拉角和四元数机器人三维空间的姿态的表达是用欧拉角, 就是ptich roll 和 yaw. 详见链接 ROS中使

22.IMU和里程计融合: 1.概述实际使用中会出现轮子打滑和累计误差的情况，这里单单使用编码器得到里程计会出现一定的偏差，虽然激光雷达会纠正，但一个准确的里程对这个系统还是较为重要 2.IMU数据获取 IMU即为惯性测量单元，一般包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，简单理解通过加速度二次积分就可以得到位移信息、通过角速度积分就可以得到三个角度，实时要比这个复杂许多 2.1 PIBOT IMU ...

【turtlebot】陀螺仪的安装以及标定（iRobot Create 底盘+ADXRS610陀螺仪）: 一、前言首先说一下我的运行环境操作系统：UbuntuKylin-14.04 ROS版本：indigo 机器人平台：iRobot Create 陀螺仪：ADXRS610（±300°/sec）注意Turtlebot2采用kobuki底盘，自带标定好的陀螺仪，所以不需要标定。但是我的iRobot Create移动机器人平台本身是不带陀螺仪的，我购买了dfrobot社区的ADXRS610陀螺仪

ROS 学习篇（六）发布imu和gps消息: 一、创建工作空间 mkdir -p imu_gps/src #创建工作空间 catkin_make #编译 source devel/setup.bash #将新的工作空间加入到环境变量中 echo $ROS_PACKAGE_PATH #输入如下指令查看环境变量二、创建程序包 cd imu_gps/src #进入工作空间中的src #创建一个名为'imu_gps_p...

如何用Realsense D435i运行VINS-Mono等VIO算法获取IMU同步数据: 前言 Intel Realsense D435i在D435的基础上硬件融合了IMU，然而目前网上关于这款摄像头的资料非常少，本文主要介绍自己拿着d435i历经曲折最后成功运行VINS-Mono的过程。。。准备工作 1、Intel Realsense D435i、Ubuntu 16.04 2、已经安装好Realsense驱动，如果没有的话可以参考：https://blog.csdn.net/qq_...

ROS与GAZEBO实时硬件仿真（3）——将gazebo和ros连接起来: 写在前面通过上两节的博客，相信朋友们已经对gazebo的一些标签有了较为深入的认识，但是特别是上一节，程序写完了之后发现并没有什么特别的变化。着实，到目前为止，我们只是很执拗的在rviz和gazebo之间进行显示，但是由于两个模块是完全不一样的，内部的消息机制以及驱动机制都是差的比较多的，所以要想把两者嫁接起来，中间还必须有一个转换这的角色，这就是这个博客要讲的ros_control和plug...

加速器，陀螺仪测量移动距离的方法: 原文的址，翻译不对的请指出 http://stackoverflow.com/questions/3707726/how-do-i-measure-the-distance-traveled-by-an-iphone-using-the-accelerometer (四楼回复) 这是可能的，我已经在sparkfun IMU上实现了更复杂的系统需要一些精确的元件来完成：

惯导SLAM中IMU预积分: RGBD-SLAM受视野范围影响，双目SLAM结构较为复杂，还是看看单目SLAM吧，但是由于单目SLAM的深度不确定性，因此还是先研究下IUM．．．．．．由于公式太多，还是直接给出网址大家去看原始文章吧．这两篇博客写的很清楚 https://blog.csdn.net/wangshuailpp/article/details/80647621 https://blog.csdn.net...

razor imu 9dof的使用，先锋机器人rosaria 理解,配置STM32-ROS通信等疑难杂症（持续更新中）: 本文由 \color{blue}{\bf本文由} @DavidHan\color{red}{\it @David Han}出品,转载请注明出处\color{blue}{ \bf出品 ,转载请注明出处} 　　　　文章链接：\color{green}{\bf文章链接：}http://blog.csdn.net/David_Han008/article/details/77850460　　　　遇到

robot_pose_ekf初始化odometry协方差矩阵: 在使用robot_pose_ekf时，常遇到接收到的odometry数据格式错误的问题。一个可能的原因为底盘或其他设备发布odometry数据的协方差矩阵默认为0矩阵。解决的方法由两种：一种为在底盘将信息封装发布前对协方差矩阵进行初始化；另一种方法为在robot_pose_ekf中添加判断，如果接收到的odometry信息的协方差矩阵没有进行初始化，则进行初始化。做工程...

PX4原生固件SPI驱动动编写与IMU传感器替换: 适用于PX4原生固件核心目标：完成XSENS的MTI3，IMU替换。MTI3是一款航姿参考系统，可以独立的输出四元数，加速度，磁力计等，角速度等航姿信息。里面有完整的卡尔曼滤波，可以替换飞控本身里面的姿态估计部分。因为PX4里面所用的传感器器件都是消费级的元器件，所以MTI3这样的工业级的IMU替换还是非常有价值的。一 PX4：SPI硬件介绍PIXHAWK里面有3路SPI的硬件接口，分别是：IMU...

【ROS Rikirobot基础-使用系列第二章节】-Rikirobot的IMU、线速度、角速度的校准: 这部分的内容给大家讲解一下RikiRobot的IMU、线速度、角速度的校准，为什么要校准，机器人是硬件，只要是硬件，那精度有高有低，特别是IMU这种校正更加明显，关于IMU的误差与校准，这里有一篇很好的文章，这而且在我们装配时也存在微小的差异也会导致机器人的误差，从软件层面，我们是在一定频率下得到这些数据，也会产生一定的误差，理论上软件的频率越高，机器人的单位时间内得到的数值就越多，那么精度就会越...

【翻译】利用加速度求解位置的算法——三轴传感器: cposture 一个小白的技术成长之路【翻译】利用加速度求解位置的算法——三轴传感器 http://www.cnblogs.com/cposture/p/4378922.html 摘要此文档描述并使用MMA7260QT三轴加速计和低功耗的9S08QG8八位单片机实现求解位置的算法。在今天先进的电子市场，有不少增加了许多特性和智能

imu姿态融合基础: 姿态角（Euler角）pitch yaw roll 飞行器的姿态角并不是指哪个角度，是三个角度的统称。它们是：俯仰、滚转、偏航。你可以想象是飞机围绕XYZ三个轴分别转动形成的夹角。地面坐标系（earth-surface inertial reference frame）Sg--------OXgYgZg ①在地面上选一点Og ②使Xg轴在水平面内并指向某一方向 ③Zg轴垂

MTi姿态传感器学习篇: MTI测试与通信 1检查通信是否正常上电，发送命令之前自动输出数据消息结构： PRE BID MID LEN DATA CS 上电立即发送FA FF 30 00 D1进入config模式，收到消息FA FF 31 00 D0 第二条命令(2...

GSensor去除重力加速度的方法: 1、获取Gsensor三轴的输出值，采用以下公式求出各轴与G之间的夹角，但是这个公式只适用静态。g=sqrt(Ax^2+Ay^2+Az^2),运动时会大于1g，静态时为1g。 2、使用以下公司可以求出动态时的夹角。另外：Yaw = atan(sqrt(Ax*Ax + Ay*Ay) /Az) 3、求各轴的分量 Ax‘ = 1g * cos(pitch)

Turtlebot学习指导第三篇＿Turtlebot发布odmo信息,发布imu信息,订阅cmd_vel速度信息的源文件: Turtlebot发布odmo信息的源文件 kobuki/kobuki_node/src/library/odometry.cpp 发布imu信息的源文件 kobuki/kobuki_node/src/library/slot_callbacks.cpp 订阅cmd_vel速度信息的源文件 kobuki/kobuki_node/src/library/subscriber_

ROS下使用 Velodyne VLP16激光雷达以及VLP16基础信息的查看方法: 在ros环境下使用Velodyne VLP16 激光雷达目前使用的系统环境以及开发环境是Ubuntu16.04+PCL1.8+ROS kinetic 1. 安装驱动： sudo apt-get install ros-kinetic-velodyne 2.注意查看激光雷达的IP与电脑的IP是否在同一网段，VLP16激光雷达的是有一个默认IP地址的，如果两者不在同一网段，手动修改一...

手把手教用ROS做机器人控制（二）--加速度计与陀螺仪两种融合算法：mahony 互补滤波器算法与EKF算法: 对于加速计与陀螺仪融合，介绍两种滤波算法：他们的核心思想不太相同，这两种方法现在也已经有了应用，现在你可以发现互补滤波融合在无人机上，EKF我做过在平衡车上面。mathony主要思想是用四元数来更新，最后转化为欧拉角。EKF主要是根据角度与角速度建立陀螺仪的模型，通过加速度算出角度来更新陀螺仪的累积误差。 1.首先介绍一下互补滤波算法：先定义Kp，Ki，以及halfT 。 Kp，Ki，控制...

cartographer 处理IMU（激光，里程计等）流程: 1、cartographer_ros 入口文件：node_main.cc 入口函数main,如下图： ::ros::init(argc, argv, "cartographer_node"); ::ros::start(); cartographer_ros::ScopedRosLogSink ros_log_sink; cartographer_ros::Run(); 2...

MPU6050在ROS中应用: 介绍如何使用MPU6050校正ROS里程计姿态。

ros接入IMU数据，打包发布topic: 1 串口读入IMU数据 1.1 serial工具 IMU接入ros系统可以使用I2C，串口或者其他方式实现，这里考虑使用usb转TTL解决。参考博客ROS使用官方包进行串口通信几点说明：在catkin_workspace/src 在创建package $ cd ~/catkin_ws/src $ catkin_create_pkg imu_com std_msgs rospy roscp...

ROS里程计坐标系odom: 参考：ROS里基本坐标系的理解：map,odom,base_link,base_laser map:地图坐标系，顾名思义，一般设该坐标系为固定坐标系（fixed frame），一般与机器人所在的世界坐标系一致。 dom：里程计坐标系，这里要区分开odom topic，这是两个概念，一个是坐标系，一个是根据编码器（或者视觉等）计算的里程计。但是两者也有关系，odom topic 转化得位姿...

IMU数据融合---待补充: 本篇博客主要是参照国外的一篇文章来整理写的，自己觉得写的非常好，以此整理作为以后的学习和参考。国外的博客地址为：http://www.olliw.eu/2013/imu-data-fusing/ 一些废话介绍在这里就不说了，直接上干货。在IMU数据融合来得到准确姿态方面的工作已经有很多大牛研究过，主要有:Colton,Bizard,Starlino,Lauszus,Mahony,

ROS采集安卓手机图像和IMU输出数据（时间戳对齐）: 手机与Ubuntu14.04下的ROS连接，生成 xxxx.bag文件，解析 xxxx.bag文件得到图像（主要是可以对提取的图片进行标定，修改 VINs-Mono 的手机camera内参）将xxxx.bag文件的IMU和image时间戳对齐生成新的 .bag文件（不对齐的话VINs-Mono 在rviz中是不显示轨迹的）一、手机与ROS连...

ROS串口通信（2）以十六进制指令读取IMU数据: ROS串口通信（2）以十六进制指令读取IMU数据引言1、下载安装ROS的serial软件包2、通用serial通信代码3、使用ROS serial包实现IMU十六进制指令发送及数据读取编解码保存。引言前期准备参考博客 1、下载安装ROS的serial软件包 sudo apt-get install ros-kinetic-serial #ros为Kinect版本进入下载的软件包的位置 r...

cartographer位姿估计整理: CartoGrapher在扫描匹配阶段（Ceres 非线性优化）之前，使用 优化后的位姿、IMU、码盘三个数据源进行融合，估计出最新时刻的位姿，用来作为下次非线性优化的初值。下面，针对这部分数据融合模块进行分析整理，如下图红圈部分。https://github.com/googlecartographer/cartographer.gitcartographer/mapping/pose_e...

安装kalibr标定IMU: building from source前提是安装了ROS indigo和catkin工作空间。 1.从源码安装工具箱安装ROS indigo （see ros.org for more information）在Ubuntu 14.04安装ROS indigo: sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/u

实时绘制机械臂关节速度: 引子 &amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;nbsp;我们在做机器人实验的时候，一般需要实时地观察机械臂的各个状态信息，所以动态绘图是不可避免

ROS采集Android的图像和IMU数据的一些设置: 原博客链接： ROS实时采集Android的图像和IMU数据：http://www.cnblogs.com/hitcm/p/5616364.html#commentformrviz中的设置：

编码器解算ROS里程计数据: 编码器解算ROS里程计数据小狼@http://blog.csdn.net/xiaolangyangyang

IMU加速度、磁力计校正－－椭球拟合: 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。博主：shenshikexmu 联系方式：shenshikexmu@163.com 问题考虑到IMＵ中，x,y,z轴的度量单位并不相同，假设各轴之间相互直。那么加速度传感器在静止状态（也就是只受重力的状态下），各个姿态只受重力的，x,y,z轴值（假设x,y,z轴相互垂直并且度量单位都一致，如mpu9250三轴的度量单位都是20...

用IMU定位难点分析: 用IMU定位难点分析 IMU组成一般IMU由加速度器acc、陀螺仪gyr组成，还可以外加一个磁力计mag；acc积分可以得到速度，再积分可以得到位置；静止时可以得到姿态方向； gyr积分可以得到姿态方向； mag本身就可以得到姿态方向； IMU定位原理对于acc+gyr方式：acc+gyr得到比较准确姿态，去除acc重力分量影响；二次积分可以得到位置；对于acc+gyr+mag方式：需要

6-加速度计和陀螺仪的数学模型和基本算法: 本帖转自http://www.geek-workshop.com/thread-1695-1-1.html 本帖翻译自IMU（加速度计和陀螺仪设备）在嵌入式应用中使用的指南。这篇文章主要介绍加速度计和陀螺仪的数学模型和基本算法，以及如何融合这两者，侧重算法、思想的讨论介绍本指南旨在向兴趣者介绍惯性MEMS（微机电系统）传感器，特别是加速度计和陀螺仪以及其他整合IMU（惯性测量

摄像头与imu之间的坐标系转换: 最近由于实习需要在玩orb slam，然后想在摄像头上安装一个imu来辅助测量。在把imu贴在摄像头后面之后，一个问题出现了：摄像头的坐标系与imu的坐标系不会对得很准，即它们的坐标很难人工对准。要让它们的坐标轴都重合，需要一个转换。上图中， C1：摄像头从初始状态（即单位阵I，这个单位阵是指摄像头开机的时候当做起始状态）到T1时刻的转换为C1； C2：摄像头从初始状态

AGV重心配比与加速度的关系: AGV在减速过程中，由于减速度过大，或者重心过高，会产生抬头或者点头，严重会产生翻车的现象。需要进行量化分析。 1. 考虑第一种情况：将AGV看成一个刚体，重心高度H，宽度2L，质量m。刚体以速度v向右运动，受到的摩擦力f向左用以减速。如下图。当刚体减速即将发生倾倒时，存在一个临界状态：即刚体的支持力全部来自于右下角，而下底面其他位置的支持力均为0。左

IMU传感器输出值与实际物理量的换算关系: 一、加速度的换算：例如：加速度计的量程设置为：±16g ，则： Data=数据高八位 A=9.8*Data/2048 (m/s^2) 二、陀螺仪角速度的换算：例如：陀螺仪的量程设置为：±2000，则： Data=数据高八位 Pi=3.1415926; Ω=(pi/180)*Data/16.4 (rad/s) 三、温度换算： Data=数据高八位

低通滤波算法在加速度传感器应用中的作用: 加速度传感器低通滤波实现数字滤波处理

Imu数据均值滤波分析: Imu数据均值滤波分析 1，前言 Imu数据分析中常用均值滤波，均值滤波后的数据可以直观的看出，传感器的零偏稳定性、零偏和温度的关系、传感器数据和时间的关系。虽然得不到具体的数据指标，但是可以的感觉到传感器的好坏，传感器测试非常有必要。 2，MATLAB程序 filter_mean.m文件 function [ y ] = filter_mean(

px4加速度计校准算法: -

无人机姿态融合——EKF: 使用惯性测量单元IMU和磁场传感器(磁力计)的信息，通过EKF对四旋翼无人机进行姿态融合。

ros 下面同步相机和IMU 两个topic: // This file is used for collecting data fromm imu and camera at the same time. // One camera and one imu #include &lt;ros/ros.h&gt; #include &lt;message_filters/subscriber.h&gt; #include &lt;messa...

对加速度二次积分求位移: n = 10 * 1024; % cai yang dian shu fs = 1000; % cai yang ping lv t = (0 : 1 : n) / fs; % shi jian fre = 2;

陀螺仪与里程计不匹配度的自动判定方法: 背景移动机器人底盘两个重要的上传参数就是底盘的里程(x,y,θ)(x,y,θ)(x, y, {\theta})和陀螺仪的θθ{\theta}角，即yaw角。处于各种原因，比如陀螺仪失效、轮子打滑、底盘运动参数配置错误等问题，可能导致这两个传感器上传的yaw角会发生短时间地，或微小地不匹配的情况。为了快速定位问题发生的时刻，本文解释了一种判定两者不一致的方式。其基本原理为两个时间序列的相似性分析...

使用rosbag录制和回放3d激光雷达数据和小强ROS开发平台的里程计IMU数据: 用激光雷达进行大范围建图时，为了方便调整建图算法的参数，可以先录制数据包，然后离线回放数据包方式建图。安装有速腾聚创3d激光雷达的小强xq5开发平台，能同时输出3d雷达点云、2d雷达点云、IMU、里程计、图像等数据，结合小车主机配置的高速、高容量固态硬盘，可以录制高质量的数据包，满足各种场景的3d、2d建图。 1.安装无线路由，架设随车wifi网络小车底盘的“kinect供电”dc头，是...

用加速度传感器测量位移的原理与误差分析: 给出了将加速度传感器用于示功仪中测量位移的原理和计算方法，用这种算法可实现加速度的动态零点校正和确定积分边界条件，并对影响位移测量精度的各种因素作了定量分析，试验结果表明，这种测量方法是有效的!

ROS机器人程序设计（原书第2版）补充资料（肆）第四章在ROS下使用传感器和执行器: ROS机器人程序设计（原书第2版）补充资料（肆）第四章在ROS下使用传感器和执行器第四章主要介绍外设，之前博客内容中介绍过一些，比如手机，手柄，Arduino，rplidar，xtion，kinetic2等。补充参考：ROS外设：http://wiki.ros.org/Sensors1 http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/50053

双目相机与IMU camera IMU 联合标定工具箱使用方法——Kalibr: http://www.cnblogs.com/SongHaoran/p/6912042.html https://bitbucket.org/alberto_pretto/imu_tk/overview IMU-TK: Inertial Measurement Unit ToolKit https://blog.csdn.net/liweibin1994/article/details...

SLAM之VeloyneLiDAR-VLP-16激光雷达从安装到地图创建: 我使用的系统是: Ubuntu 16.04 x64，ros-kinetic，Python2.7。（其它系统版本也相仿）硬件是: VeloyneLiDAR VLP-16 安装Point Cloud Library（PCL），Ubuntu下PCL官方提供安装方式是： sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pc

在树莓派3的ROS平台上发布sensor_msgs/Imu消息: 在树莓派3的ROS平台上发布sensor_msgs/Imu消息一：首先当然是搭建基于RaspbianOS Jessie 系统的ROS-indigo环境这个不是本文的重点，在这里就不详述了。需要的可以点击打开链接（这个过程非常酸爽，装了2天）二：获得Imu数据本文获取Imu数据所用传感器是GY-

由浅到深理解ROS（6）-坐标转换: 转自导航与定位是机器人研究中的重要部分。一般机器人在陌生的环境下需要使用激光传感器（或者深度传感器转换成激光数据），先进行地图建模，然后在根据建立的地图进行导航、定位。在ROS中也有很多完善的包可以直接使用。在ROS中，进行导航需要使用到的三个包是：（1）move_base：根据参照的消息进行路

IMU校正以及姿态融合: 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。博主：shenshikexmu 联系方式：shenshikexmu@163.com 缘起有缘在简极科技兼职两年。接触了IMU，我去的时候那家公司还是一个要把IMU放进足球的公司，祝愿简极越来越好。IMU校正算法大概是接触传感器三个月做出来的，博客IMU加速度、磁力计校正－－椭球拟合的内容，那时只是把校准问题当作椭球拟合问题。融合算法大...

ros中的hector_mapping节点详细介绍: hector slam可以在没有里程计的情况下，以及展示俯仰的平台上使用建图在hector_slam程序中，最重要的是hector_mapping节点。 hector_mapping：订阅的主题： scan (sensor_msgs/LaserScan) ：激光雷达的扫描数据，通常由设备的运行的节点提供，例如：hokuyo node syscommand (std_msg

ROS Navigation-----发布传感器数据: ROS Navigation-----发布传感器数据

加速度计和陀螺仪指南: 本指南旨在向兴趣者介绍惯性

MT_Manager_User_Manual: xsens 公司IMU上位机 MT_Manager_User_Manual，MTI使用手册，

ROS中发布IMU传感器消息: 　　下面使用SYD Dynamics的9轴AHRS(Attitude and heading reference system)，来发布sensor_msgs/Imu类型的消息。　　将传感器用USB转串口接到Ubuntu系统上，可以用如下命令查看串口信息： ls -l /dev/tty* 　　查询出串口名为“/dev/ttyUSB0”。根据官方给的传感器程序源文件和boost::asi...

Kalibr标定工具：Camera+IMU联合标定（MYNTEYE相机）: 一、安装Kalibr 1.1 安装依赖项 sudo apt-get install python-setuptools python-rosinstall ipython libeigen3-devlibboost-all-dev doxygen libopencv-dev ros-indigo-vision-opencvros-indigo-image-transport-plugins ...

基于MPU6050的加速度求角度: 初始状态是，加速度计读数是A_X =0; A_Y=0; A_Z=1g；如下图：然后旋转一定角度后事这样：旋转后仍要保证竖直方向是1g的加速度，所以有将X轴和Z轴的加速度值矢量叠加后为1g即可用反正切求出P的大小来了如图：即可得 Angle = atan2(Acc_x,Acc_z);(注意：这里得出来的角度是弧度)

ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用: 最近在使用imu进行数据融合，使用的是robot_pose_ekf的融合包，发现网上的教程太不详细，折腾了1个月，终于搞定了。于是乎，想写一个关于ekf包的使用教程。里程计和惯导模块imu的数据融合来得到一个不易丢失的机器人姿态。首先，你得有一个imu，而且得校准好，我使用的是razor 9dof的imu，通过ros包pub一个Imu的data类型。这是我google的比较有用的一个e

Ros—RPLIDAR A2激光雷达开箱测试与hector_mapping算法建图测试: rplidar连接与ROS主机，即树莓派、工控机等; ROS从机观测室内地图，即PC、或者虚拟机。前提：已配置好多机通讯，安装好了ubuntu系统以及ROS系统，并且USB口可是别设备。 1、基本性能 RPLIDAR A2 的典型旋转频率为 10hz (600rpm),在典型旋转频率下可以实现 0.45°的角度分辨率，RPLIDAR 采用了激光三角测距技术，每秒8000 ...

Arduino在ROS中的应用: 用途Arduino主要应用于控制电机驱动和各类传感器（比如超声波、IMU等），然后和ROS的上机位通讯，交换数据。安装与使用 安装rosserial软件包 sudo apt-get install ros-indigo-rosserial-arduino sudo apt-get install ros-indigo-rosserial 安装ros_lib库,其中是ardui

用TensorFlow建模，从加速度数据中学习出步长: 行人拿着手机，手机记录了行人行走时的加速度数据，本文从加速度数据中学习出行人行走的步长。训练数据的是经过步平滑滤波和步频探测提取出来的。x是[步频，加速度方差]，y是[步长]。 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from R...

robot_pose_ekf使用遇到的问题: 　　在配置ＲＯＳ导航包时，使用robot_pose_ekf包进行imu,编码器,视觉里程计三者的融合（起码两个），用来精确机器人的位姿信息．　　关于robot_pose_ekf要订阅哪些话题，以及因为它的使用tf树如何调整，参见需要努力的阿蒙．　　在上面的配置好以后，运行该包的launch文件，发现会报错：Covariance specified for measurement on topic ...

基于卡尔曼滤波算法融合图像速度数据和加速度计数据: 最近在改进之前做的视觉定点算法，以前只有一个位置环，现在准备再串一级速度环，但是解算出无人机的平移速度还是颇为头疼的，网上的资料很少，需要我们自己动脑去解决这个问题。首先要测水平速度，传统的方法是GPS，我所设计的无人机的应用场景中的GPS信号虽然有，但是并不那么稳定，其次GPS的精度也达不到我所需的视觉引导的要求，因为GPS的位置环并没有反馈出我需要的靶标物的位置。其次如果单纯用加速度计进

学习编程的加速度: 小王听说测试驱动开发(Test Driven Development,简称TDD) 非常火爆，作为一个热爱新技术的程序员，肯定得学一下。他先是找到了TDD的经典书籍，也就是Kent Beck写的《测试驱动开发》，仔细看了一遍，他很快发现这本书虽然阐明了TDD的原理和实践，但是举的例子实在是太简单了，和日常的工作相距太远，很难体会到TDD的精髓。要是有一本书用TDD的方式讲解Web...

IMU 数据融合: IMU Data Fusing: Complementary, Kalman, and Mahony Filter 这篇国外的文章应该是相当权威、完整了，先看这个总结主要内容、思想记录下两个公式 pitch = 180 * atan (accelerationX/sqrt(accelerationY*accelerationY + accelerationZ*accelerat...

框架设计 CLR Via C# 第二版中文版 pdf下载: 框架设计 CLR Via C# 第二版中文版 pdf 清晰中文版相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/feixinyv/4436462?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/feixinyv/4436462?utm_source=bbsseo[/url]

C / C++ 语言笔试题 200页 doc 文档下载: C语言笔试题，200页的 word 格式，因为是笔试题，所以只是部分有答案。少量题目，有重复，见谅，实在不好整理。相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/yangming_258/2080602?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yangming_258/2080602?utm_source=bbsseo[/url]

跟我一起写Makefile下载: 什么是makefile？或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西，因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作，但我觉得要作一个好的和professional的程序员，makefile还是要懂。这就好像现在有这么多的HTML的编辑器，但如果你想成为一个专业人士，你还是要了解HTML的标识的含义。特别在Unix下的软件编译，你就不能不自己写makefile了，会不会写makefile，从一个侧面说明了一个人是否具备完成大型工程的能力。相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/weihua4732/2180518?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/weihua4732/2180518?utm_source=bbsseo[/url]

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