110-IMU数据转换工具

最新推荐文章于 2024-04-13 17:03:35 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-13 17:03:35 发布 · 1.5k 阅读 · 6 ·
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#imu #gongju

本文分享了一款用于转换IMU数据的实用工具，提供免费下载途径，包括资源页及作者博客的百度网盘链接。若有使用疑问，可通过私信或邮箱联系作者。

分享一个转换IMU数据的工具，可至资源页下载，不想用积分的可至本人博客首页的置顶博文中的百度网盘下载(在程序文件夹中)。
配置文件：

执行程序：

不明白的可私信或邮箱提问。

车载IMU/Sensor 数据转换
a2591748032的博客
04-23 549
车载IMU/Sensor 数据转换
IMU数据转换工具
10-12
可执行文件，可以通过设定配置文件，可以方便地进行imu数据的格式转换。配置文件另外下载。不想用积分可至本人博客首页置顶资源页下载。
IMU数据转换工具配置文件
10-12
配置文件，可以通过设定该配置文件，使用转换工具方便地进行imu数据的格式转换。转换另外下载。不想用积分可至本人博客首页置顶资源页下载。
在Matlab中读取采集到的imu数据(txt格式)，并绘图显示
04-11
本例程读取的数据是惯导数据（三轴陀螺仪、三轴加速度计），源文件为txt格式，在matlab中读取6种数据并作图显示
超核电子ch110_惯导_nuclear_五百块钱买的_超核电子_超核电子的惯性导航模块_
10-03
超核电子惯导全部资料，五百块钱买的，包括电子硬件图及使用说明
超核电子CH110-使用与配置
旧势力底层学习者
02-04 2355
由于之前的 IMU G掉了，然后翻了翻找出来了一个超核电子的 CH110，但是Amazing的是……我忘记怎么接线怎么用了，在此记录一下，并且跑一下在 ROS2 Humble 下的驱动。
direction-cosine-matrix-imu-theory.pdf
02-16
方向余弦矩阵（DCM）是一种数学工具，通过它能够将IMU的测量数据转换成对飞行器三维空间姿态的准确描述。DCM的概念是基于空间几何学的，它描述了向量在不同坐标系之间的转换关系。 IMU由加速度计、陀螺仪、有时还...
Create-Synthetic-IMU-data:从视频创建综合IMU数据
04-07
描述进一步解释了这个项目的具体实现：通过使用已有的带有姿势信息的源数据集，将这些数据转换为加速度数据，以生成合成的IMU数据流。这里的“姿势”可能包括设备的角度、旋转速率等信息。目标是利用这些合成数据在...
PA-IMU-460-ROS驱动程序驱动
09-06
驱动程序是软件与硬件之间的桥梁，它允许ROS节点与硬件设备（这里是PA-IMU-460）进行通信，将IMU的原始数据转换为ROS消息类型，如`sensor_msgs/Imu`，这样ROS系统中的其他节点就能方便地使用这些数据。 驱动程序...
SLAM数据集百度网盘下载(KITTI/EuRoC/TUM/shapenet)
weixin_43828675的博客
05-20 8516
KITTI 链接: https://pan.baidu.com/s/1UIoP1TgGLLWWpKYVrre9WA 密码: dbsb EuRoC 链接: https://pan.baidu.com/s/1zvxyN1KlIk28_LvC36WU5Q 密码: f1rv shapenet 链接: https://pan.baidu.com/s/1pdRk3FOxRe5YRBVGP0ACJw 密码: 4knl TUM 链接: https://pan.baidu.com/s/1GFy8MZmH4TZGakzG
LIO-SAM运行自己数据包遇到的问题解决--SLAM不学无数术小问题
weixin_42141088的博客
06-19 2万+
LIO-SAM 成功适配自己数据集 注意本文测试环境 Ubuntu18.04 ROS melodic版本 笔者用到的硬件以简单参数： 激光雷达：速腾聚创16线激光雷达（RS-Lidar-16） IMU：超核电子CH110型 9轴惯导，使用频率100Hz 背景   笔者一直在测试3D-SLAM算法中具有优异性能的建图算法，之前入门的时候测试了LOAM，LeGo-LOAM，BLAM等算法 。以上算法全是单激光雷达数据即可建图的算法，建图效果有差别但是不大。之前注意到了激光雷达融合IMU的优异性能，准备上手一
IMU数据采集与处理
04-26
与惯性测量单元的数据采集和处理相关.基于LINUX的环境。
传感器的使用与开发-IMU/VRU/AHRS姿态测量模块CH110
zctbjy的博客
04-13 1177
CH110是超核电子推出的一款低成本、高性能、小体积、低延时的航姿参 考单元（AHRS），本产品集成了三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁场传 感器和一款微控制器。可输出经过传感器融合算法计算得到的基于当地地 理坐标的三维方位数据，包含航向角，俯仰角和横滚角。同时也可以输出 校准过的原始的传感器数据。本产品具有一定的室内地磁抗干扰性能，在 一定强度的地磁场干扰环境下仍可正常工作。
IMU原始数据处理
qq_38918815的博客
08-17 3449
IMU型号：lsm6ds3tr-c 所选量程为+/-2g和+/-250dps，及其对应的分辨率，如图： 注：LSB计算方法，量程为+/-2g，数字信号为16位，则LSB=（2-（-2））/65536 从寄存器中拿出原始的加速度数字量数据raw_acc_data，假设为16384，将数字量转化成物理量phy_acc_data,则需要如下计算： phy_acc_data = raw_acc_data*0.061=16384LSB*0.061mg/L...
视觉-惯导多传感器融合（2）IMU 原始数据处理
Techblog of HaoWANG
11-18 9755
视觉-惯导多传感器融合（1）IMU & ROS_Techblog of HaoWANG-优快云博客IMU，全称inertial measurement unit，即惯性测量单元，主要用于测量自身位姿，位姿包含位置和姿态。https://haowang.blog.youkuaiyun.com/article/details/121249997 目录 1. 数据采集 2. 数据回放 3. 滤波去噪 4. 绘制曲线 1. 数据采集 使用ROS工具‘rosbag’录制...
ROS serial 读取IMU数据， 打包发布topic
～勿据散客～的博客
03-08 2985
一、查看 usb 挂载情况 ls -l /dev/ttyUSB* 修改串口权限 sudo chmod 777 /dev/ttyUSB0 不过上面方法是临时的，每次启动都要输入一次，永久办法如下： sudo gedit /etc/udev/rules.d/70-ttyusb.rules 内容输入： KERNEL=="ttyUSB[0-9]*", MODE="0666 然后 sudo chmod a+rw /dev/ttyUSB0 安装serial包 sudo apt-get install ros-
自动驾驶坐标转换-北东地/东北天两种导航坐标系与姿态转换
mao834099514的博客
06-01 8064
常用的导航坐标系有北东地和东北天两种。 两种坐标系的指向分别定义如下：  X轴：指北;  Y轴：指东;  Z轴：指地。  X轴：指东;  Y轴：指北;  Z轴：指天。 与导航坐标系类似，常用的载体坐标系也有如下两种：  X轴：指向载体前进方向;  Y轴：指向载体右侧;  Z轴：指向下。  X轴：指向载体右侧;  Y轴：指向载体前进方向;  Z轴：指向上。 从导航坐标系经过3次旋转，得到载体坐标系，3次旋转的角度为姿态角。  (1) 俯仰角(-90 ~ 90deg)；  (2) 横滚角(-180 ~ 180d
东北天（ENU）和北东地（NED）
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zxnzjccmily的博客
07-06 6万+
东北天，北东地， gnss，旋转矩阵
M39、数据解码、查看软件（IMU 、GPS)
努力努力努力
10-20 2574
IMU 原始数据到底包括些什么信息，信息是如何组织的呢？请听本文来为你揭秘。 IMU 数据文件，主要包括陀螺仪和加速度计的观测量，以及数据采集的时刻。和 GNSS 数据不同的是，IMU 采样率很高，大多在 100Hz 以上。如果以文本形式存储，占用空间较大，而且在数据处理时，也需要进行额外的转换。故 IMU 原始数据一般采用二进制形式保存。但二进制数据生来就是给机器读取的，人无法直接读取。如果能直接图形显示查看，不仅解决上述问题，更能直观表现出数据的特征和问题。武汉迈普时空导航科技有限公司自...
Android vio camera-imu数据采集
最新发布
12-31
### Android VIO Camera-IMU 数据采集方法及实现 #### 使用ROS进行Camera和IMU数据同步采集 为了实现在Android设备上的视觉惯性里程计(VIO)中的相机与IMU数据采集，可以通过ROS(Robot Operating System)来完成。具体过程涉及到了解如何设置环境并利用特定工具来进行传感器校准、配置参数以及启动必要的节点。 对于前期准备工作而言，在确保安装好ROS之后，需执行`roscore`命令开启核心服务[^2]。接着是从GitHub仓库克隆项目至本地用于后续操作： ```bash git clone https://github.com/hitcm/Android_Camera-IMU.git ``` 此步骤提供了连接移动终端到计算机网络的方法，并指定了应用程序获取图像流的方式；同时说明了怎样调整话题名称以便于其他组件识别来自安卓摄像头的消息格式——即由压缩形式转换成未处理过的原始像素阵列(`image_transport republish`)，从而兼容更多种类的订阅者程序需求[^3]。 当一切准备就绪后，可按照如下方式激活单目版本的ORB-SLAM算法实例化对象，加载词汇表文件路径及其对应的配置文档位置作为输入参数传递给它，以此构建三维空间内的地图模型并追踪自身运动状态变化情况: ```bash rosrun ORB_SLAM2 Mono /path/to/vocabulary/file.txt /path/to/settings/file.yaml ``` 值得注意的是，上述指令里的两个绝对路径应当替换为实际存在的资源所在之处。例如，如果这些资料存放在个人工作区下的指定目录，则应相应更改为具体的相对或绝对地址表示法。 #### 相机与IMU融合的优势 考虑到单独依靠某一种传感技术可能存在局限性，因此将两者结合起来能够显著提升系统的整体性能表现。一方面，借助IMU所提供的高频次姿态更新信息可以帮助修正由于累积误差而导致的地图漂移现象；另一方面，基于光学特性的摄像装置则可以在一定程度上弥补前者缺乏全局参照物的问题，进而获得更加稳定可靠的定位结果[^4]。 #### IMU标定的重要性 鉴于未经矫正过的惯性测量单元可能会引入额外干扰因素影响最终输出精度，故而有必要对其进行细致入微地调教优化。这通常涉及到一系列实验设计环节，比如让待测物体经历预定模式的动作序列（直线加速减速、匀速圆周运转等），并通过数学建模手段求得最优补偿系数矩阵，使得即使是在复杂多变的实际应用场景当中也能保持较高的可信度水平[^5]。
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