IMU 数据融合

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传感器

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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*accelerationZ))/M_PI;
roll = 180 * atan (accelerationY/sqrt(accelerationX*accelerationX + accelerationZ*accelerationZ))/M_PI;

http://x-io.co.uk/open-source-imu-and-ahrs-algorithms/
这个好像是一个比较有名的求位姿算法

四元数AHRS姿态解算和IMU姿态解算分析
http://www.bspilot.com/?p=121
这大概是一个代码注释

确定要放弃本次机会？

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pangdawa

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人形机器人位置编码器与IMU数据融合实践

AI天才研究院

06-21

835

想象一个刚学走路的小朋友：他需要知道自己的脚有没有踩稳，身体有没有歪，否则很容易摔倒。人形机器人也是一样——要完成走路、上下楼梯甚至跳舞这些动作，必须实时知道“我现在在哪里”“身体朝哪个方向倾斜”。这就需要传感器来“感知自己”，而位置编码器和IMU（惯性测量单元）是最常用的两种“眼睛”。本文将按照“概念→原理→实战→应用”的逻辑展开：先通过生活例子理解两种传感器，再用“小朋友分糖果”的故事解释数据融合的核心思想，接着用Python代码演示卡尔曼滤波融合过程，最后聊聊实际应用中的注意事项。位置编码器。

基于LRF和可穿戴IMU数据融合的人体跟踪

03-10

7. 关键词：文章中提到的关键词“Pedestrian Dead Reckoning”（行人航位推算）也是一种基于IMU数据的人体位置估算技术。通过行人的步态、速度等信息估算其在一段时间内的移动轨迹和位置。综上所述，该研究提出了...

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机器人IMU与激光扫描测距传感器数据融合.pdf

09-17

机器人IMU与激光扫描测距传感器数据融合pdf,机器人IMU与激光扫描测距传感器数据融合

【数据融合】基于卡尔曼滤波实现GPS-IMU数据融合附matlab代码

qq_59747472的博客

06-14

529

近年来，随着移动机器人、无人驾驶汽车等领域的快速发展，对高精度定位的需求日益增长。传统的单一传感器定位系统存在着各自的局限性，例如GPS信号易受遮挡影响，IMU存在累积误差等。为了克服这些问题，数据融合技术应运而生。数据融合将来自不同传感器的数据进行整合，以获得比单个传感器更准确、更完整的信息。其中，卡尔曼滤波作为一种经典的数据融合方法，在GPS-IMU数据融合领域得到了广泛应用。1. GPS与IMU传感器的特性与局限性1.1 GPS。

数据融合是什么？进行数据融合的4大关键环节！

最新发布

oOBubbleX的博客

06-05

1120

打破数据壁垒的技术体系 数据融合是将多源异构数据整合为统一视图的技术过程。文章系统阐述了数据融合的三种类型（结构化、半结构化、非结构化），分析了实施过程中面临的数据质量、安全隐私和一致性等挑战，并提出了ETL流程、数据集成和机器学习等解决方案。特别强调数据质量监控、异常处理、实时反馈等关键环节对保障融合效果的重要性。通过构建完善的数据融合体系，企业可将分散数据转化为高价值资产，为业务决策和AI应用奠定坚实基础。

IMU与里程计融合

Hong_J_0826的博客

02-08

5047

官方卡尔曼滤波的包开启扩展卡尔曼滤波器生成机器人姿态，支持odom（编码器）imu_data（IMU）vo（视觉里程计）还可以支持[GPS]

IMU Data Fusing: Complementary, Kalman, and Mahony Filter

hjwang1的专栏

06-29

465

ref:http://www.olliw.eu/2013/imu-data-fusing/ Mahony’s Filter in Quaternion Form as Implemented by Madgwick (code: madgwick_algorithm_c.zip) Madgwick’s 6DOF IMU Filter (wo gyro drift correction) (code: madgwick_algorithm_c.zip)

用IMU数据进行位置和姿态估计

01-10

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.

GPS-IMU 数据融合matlab

06-12

在GPS-IMU数据融合中，GPS提供全局的位置和速度信息，但可能受到遮挡或多路径效应的影响；而IMU则连续测量载体的加速度和角速度，但随着时间推移会出现漂移。通过将两者的数据融合，可以利用它们的优点互补缺点，...

GPS+IMU数据融合MATLAB程序

08-24

本资源提供了一套基于MATLAB的GPS+IMU数据融合程序，旨在帮助用户理解和实现这一高级技术。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，非常适合进行这种复杂的信号处理和数据分析。 GPS系统利用来自卫星的信号来...

数据融合基于matlab拓展卡尔曼滤波IMU和GPS数据融合【含Matlab源码 1600期】.zip

12-15

优快云海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...

惯性导航matlab开源程序（GPS&IMU;数据融合）

03-24

matlab程序，使用扩展的卡尔曼滤波完成GPS和IMU数据的融合

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。

学习SLAM-用四元数插值来对齐IMU和图像帧.zip

06-06

学习SLAM-用四元数插值来对齐IMU和图像帧，内含自动驾驶完整学习资料

DCM和IMU理论

05-19

飞行器姿态解算基础教程，经典

基于深度学习的RGB图像和IMU的数据融合

weixin_42605076的博客

07-09

1714

基于深度学习的RGB图像和IMU数据融合是一种结合视觉信息和惯性测量单元（IMU）数据以提升系统性能的方法。这种技术在机器人导航、无人机飞行控制、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等应用中具有重要意义。

imu fusing

05-19

174

https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaowenqiang/article/details/81192045 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42469289/article/details/103661603 https://blog.youkuaiyun.com/haithink/article/details/79975679

消费级低精度IMU标定/Allan方差/开源标定工具

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擦擦擦大侠的博客

05-10

2万+

IMU标定+数据融合 1 标定 MEMS惯性器件的误差一般分成两类：系统性误差和随机误差。系统性误差本质就是能找到规律的误差，所以可以实时补偿掉，主要包括常值偏移、比例因子、轴安装误差等。但是随机误差一般指噪声，无法找到合适的关系函数去描述噪声，所以很难处理。一般采用时间序列分析法对零点偏移的数据进行误差建模分析，当然也可以用卡尔曼滤波算法减小随机噪声的影响。下面会从系统误差、随机误差两个部分去分析IMU组件的标定过程。 1.1 系统性误差 IMU的误差来主要来自于三部分，包括噪声(Bias and No

IMU数据解析

qq_40957243的博客

01-31

2572

c文件 /***************************************************************************** * filename:mian.c * function:RAWIMU2BCD 原始数据解码为十进制 * version :1.0 * date ：2020/11/3 * designer： * note ： *************************************************************

IMU数据融合姿态估计

03-04

### 使用IMU数据进行姿态估计的数据融合方法 #### 卡尔曼滤波器用于GPS-IMU数据融合 卡尔曼滤波是一种有效的递归解决方案，适用于线性和非线性的状态空间模型。对于GPS和IMU组合导航系统而言，卡尔曼滤波可以有效地处理来自两个不同源的位置、速度以及加速度信息，从而提供更精确的定位结果[^1]。 ```matlab function [X,P]=kalman_filter(Z,Q,R,A,H,X0,P0) % Z - 测量向量; Q - 过程噪声协方差矩阵; % R - 观测噪声协方差矩阵；A - 状态转移矩阵； % H - 输出映射矩阵；X0 - 初始状态估计值； % P0 - 初始误差协方差预测值; n=length(X0); % 维度数 m=size(H,1); % 测量维度 if nargin<7 || isempty(P0),P0=eye(n,n);end if nargin<6 || isempty(X0),X0=zeros(n,1); end if nargin<5 || isempty(H),H=eye(m,n); end if nargin<4 || isempty(A), A=eye(n,n); end if nargin<3 || isempty(R),R=eye(m,m)*1e-2; end if nargin<2 || isempty(Q),Q=eye(n,n)*1e-3; end for k=1:length(Z(:,1)) X=A*X0; % 预测更新 P=A*P0*A'+Q; % 计算先验i时刻的状态协方差 K=P*H'/(H*P*H'+R); % 更新增益K X=X+K*(Z(k,:)'-H*X); % 后验估计 I=[1:n]; % n维单位阵 P=(I-K*H)*P; % 更新后验概率密度函数 X0=X; % 将当前时间步的结果作为下一个时间步输入 P0=P; end ``` 此代码展示了如何通过卡尔曼滤波来融合GPS与IMU的数据，以改善位置跟踪性能。然而，在实际应用中还需要考虑其他因素如初始化参数的选择等问题。 #### Mahony算法实现IMU姿态解算 Mahony算法是另一种常用的方法来进行IMU的姿态估算。它主要依赖于陀螺仪测量角速率并结合加速计提供的重力方向参考来计算设备的方向变化。这种方法简单高效且易于实现实时处理需求[^2]。 ```c++ void mahonyAHRSupdate(float gx, float gy, float gz, float ax, float ay, float az){ // 定义局部变量... float recipNorm; float s0,s1,s2,s3; float qDot1,qDot2,qDot3,qDot4; float hx,hy,_2bx,_2bz; // 归一化加速度读数 recipNorm = invSqrt(ax * ax + ay * ay + az * az); ax *= recipNorm; ay *= recipNorm; az *= recipNorm; _2q0 = 2.0f * q[0]; _2q1 = 2.0f * q[1]; ... } ``` 上述C++片段来自于开源库中的`mahonyAHRSupdate()`函数定义，实现了基于四元数表示下的快速姿态更新逻辑。注意这里省略了一些中间运算细节以便突出核心流程。 #### 态势感知的关键考量为了确保良好的静态稳定性（即当物体处于静止状态下不会发生显著的角度偏移），同时减少动态响应延迟现象的发生，设计者们通常会关注以下几个方面： - **高频率采样率**：更高的传感器采集频率有助于捕捉更快的动作转换过程。 - **低延迟能力**：优化信号传输路径上的各个环节，使得整个系统的反应更加迅速及时。 - **鲁棒性强**：即使面对外界干扰或内部硬件偏差也能保持稳定可靠的输出表现[^3]。综上所述，无论是采用经典的卡尔曼滤波还是现代流行的互补滤波/Madgwick/Mahony等方案都可以很好地完成IMU数据融合的任务。具体选择取决于应用场景的具体要求和个人偏好等因素影响。