是用陀螺仪 和加速计 如何测量移动轨迹

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dengchonglin

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加速度计和陀螺仪区别

现代移动及车载终端包含越来越多的传感器,陀螺仪加速计、磁力、感光器等等,从原理上讲,这些传感器的本质都是相同的,都是把外部环境变化转化为通信系统可理解的电信号的过程。像温度、光感器等传感器,因为...

能否利用陀螺仪和加速度,计算位移?

需求:能否利用陀螺仪和加速度,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...

加速计/陀螺仪/磁力是什么,3轴/6轴/9轴传感器又是什么?

现在越来越多的设备中都用到了加速度传感器(即加速计)、角速度传感器(即陀螺仪)、磁感应传感器(即磁力)。但是很多人对这3类传感器,以及它们所产生的组合套装(比如3轴传感器、6轴传感器、9轴传感器等)不是...

陀螺仪加速计、磁力【转】

陀螺仪(Gyroscope、GYRO-Sensor)也叫地感器,传统结构是内部有个陀螺,如下图所示(三轴陀螺),三轴陀螺仪的工作原理是通过测量三维坐标系内陀螺转子的垂直轴与设备之间的夹角,并计算角速度,通过夹角角速度来...

陀螺仪数据转换成角度_无人机中的IMU单元(MEMS 三轴加速计、三轴陀螺仪、三轴磁力)...

三轴加速度(1)测量比力三轴加速度是一种惯性传感器,能够测量物体的比力,即去掉重力后的整体加速度或者单位质量上作用的非引力。当加速度保持静止时,加速度能够感知重力加速度,而整体加速度为零。在自由...

AHRS姿态解算说明(加速度+陀螺仪+磁力原理及原始数据分析)

AHRS俗称航姿参考系统,AHRS由加速度,磁场陀螺仪构成,AHRS的真正参考来自于地球的重力场地球的磁场~~他的静态终精度取决于对磁场的测量精度对重力的测量精度 ,而则陀螺决定了他的动态性能。...

无人机中的IMU单元(MEMS 三轴加速计、三轴陀螺仪、三轴磁力

1、三轴加速度 (1)测量比力 三轴加速度是一种惯性传感器,能够测量物体的比力,即去掉重力后的整体加速度或者单位质量上作用的非引力。当加速度保持静止时,加速度能够感知重力加速度,而整体加速度为...

陀螺仪加速计和磁力

现代移动及车载终端包含越来越多的传感器,陀螺仪加速计、磁力、感光器等等,从原理上讲,这些传感器的本质都是相同的,都是把外部环境变化转化为通信系统可理解的电信号的过程。像温度、光感器等传感器,因为...

IMU中加速度陀螺仪、磁力的工作原理

关注+星标公众号,不错过精彩内容编排 | strongerHuang来源 |autotian@CSDNIMU:Inertial Measurement Unit,即惯性测量单元。它是由...

3轴/6轴/9轴传感器是什么, 加速计/陀螺仪/磁力又是什么?

现在越来越多的设备中都用到了加速度传感器(即加速计)、角速度传感器(即陀螺仪)、磁感应传感器(即磁力)。但是很多人对这3类传感器,以及它们所产生的组合套装(比如3轴传感器、6轴传感器、9轴传感器等...

基于四旋翼飞行器的陀螺仪、加速度、磁力传感器说明

一 什么是磁力、加速度计和陀螺仪以及他们之间的区别1、什么是陀螺仪、加速度计和磁力?(1)陀螺仪(Gyroscope、GYRO-Sensor)也叫地感器,三轴陀螺仪的工作原理是通过测量三维坐标系内陀螺转子的垂直轴与设备...

陀螺仪加速计、磁力等传感器汇总

陀螺仪就是内部有一个陀螺,它的轴由于陀螺效应始终与初始方向平行,这样就可以通过与初始方向的偏差...加速计是用来检测手机受到的加速度的大小方向的,而手机静置的时候是只受到重力加速度(这个高中学过)

加速度陀螺仪区别

现代移动及车载终端包含越来越多的传感器,陀螺仪加速计、磁力、感光器等等,从原理上讲,这些传感器的本质都是相同的,都是把外部环境变化转化为通信系统可理解的电信号的过程。像温度、光感器等传感器,因为...

陀螺仪

何为陀螺仪  在了解三轴陀螺仪之前,我们先知道陀螺仪为何物。  利用高速回转体的动量矩敏感壳体相对惯性空间绕正交于自转轴的一个或二个轴的角运动检测装置即为陀螺仪。利用**原理制成的角运动检测装置起同样...

三轴陀螺仪(IIC模拟)

三轴陀螺仪:同时测定6个方向的位置,移动轨迹加速。 单轴的只能测量一个方向的量,也就是一个系统需要三个陀螺仪,而3轴的一个就能替代三个单轴的。3轴的体积小、重量轻、结构简单、可靠性较好

手机中的三轴陀螺仪工作原理

三轴陀螺仪:同时测定6个方向的位置,移动轨迹加速。单轴的只能测量一个方向的量,也就是一个系统需要三个陀螺仪,而3轴的一个就能替代三个单轴的。3轴的体积小、重量轻、结构简单、可靠性好,是激光陀螺的发展...

Android---陀螺仪传感器

如何把从陀螺仪获取的X,Y,Z轴的角速度信息转换成Roll(左右倾斜)、Pitch(前后倾斜)、Yaw(左右摇摆)全方位信息? ...陀螺仪测量是参考标准是内部中间在与地面垂直的方向上进行转动的陀螺

cocos2d-x 调用CMMotionManager,获取三轴陀螺仪数据

猴子原创,转载请注明出处。谢谢! ... 陀螺仪 ...据乔布斯所介绍,该装置可以让iPhone4感知人体的移动方向,结合重力感应、加速感应装置可以给iPhone 4提供前所未有的完美游戏体验!  陀螺仪的作用简

Android通过手机的传感器计算手机的移动加速度

第一次写博客,非常的担心自己的表达能力不足造成大家的不便,如有不便请谅解,我会继续努力。写出更高质量更好的博客分享。 本人的公司是做无人机的,之前采用手机获取经纬度的数据给飞控进行跟随功能的开发,但是...

Adas常用实验仪器设备:RT3000/RTrange/IMU/INS/RTK等

RTK(Real - time kinematic,实时动态)载波相位差分技术,是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法,将基准站采集的载波相位发给用户接收机,进行求差解算坐标。这是一种新的常用的GPS测量方法,以前的静态...

新技术加速隐私暴露,如何应对?

新技术加速隐私暴露,如何应对?(一) 原创数据玩家一个数据玩家的自我修养2019-10-09 收录于话题 #新技术与隐私保护 8个 点击上方蓝字关注数据玩家 正文约4000字,读完需11分钟 序 最近的大数据...

一文了解IMU原理、误差模型、标定、惯性传感器选型以及IMU产品调研(含IMU、AHRS、VRUINS区别)

IMU工作原理1.1 IMU简介1.2 加速度工作原理1.2.1 压电式1.2.2 压阻式1.2.3 电容式1.2.4 伺服式1.3 陀螺仪的工作原理1.3.1 挠性陀螺1.3.2 静电陀螺1.3.3 激光陀螺1.3.4 光纤陀螺1.3.5 微机械陀螺(MEMS陀螺)1.4 ...

imu 里程融合_多源融合SLAM的现状与挑战

点击上方“计算机视觉life”,选择“星标”快速获得最新干货全国SLAM技术论坛由中国图象图形学学会主办,每年举办一届,邀请学术界企业届的专家围绕SLAM技术的研究、发展以及产业化应用作技术分享。本文整理自浙江...

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

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