IMU计算欧拉角及位移的方法

最新推荐文章于 2025-07-26 09:58:05 发布
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#IMU #欧拉角 #位移

本文详细介绍了如何使用MPU6050传感器结合加速度计和陀螺仪的数据，通过数学计算方法得出设备的姿态，重点在于欧拉角的获取和旋转矩阵的应用。内容涵盖了传感器数据融合、姿态估计以及运动学原理。
外骨骼机器人（八）：惯性测量单元IMU基础知识
行者无疆的博客
06-25 1万+
IMU由三部分组成：加速度计、磁力计、陀螺仪。 加速度计就是测量三个方向的加速度： 磁力计就是测量磁场北极的方位： 陀螺仪测量的就是绕三个方向旋转速度： 加速度计的一维模型类似于弹簧质量模型，如下： 静态下，达到平衡： 这个时候加速度计测量到的加速度为重力加速度： 如果在运动的情况下： 则平衡方程变为： 这个时候加速度计测量的加速度为重力加速度和运动加速度之和： 按照这个分析，加速度计在自由落体时测量到的加速度为零。 如果想要通过加速度计测量得到运动加速度，那么应该将测量到的加速度减去
IMU姿态滤波算法——Madgwick算法：原理与代码
3D视觉工坊
05-31 2616
前言之前的一次推送介绍了Mahony姿态解算算法（IMU姿态滤波算法——Mahony算法：原理与代码），这次介绍另一个经典的滤波算法：Madgwick滤波。Madgwick滤波算法根据加速度计、陀螺仪、以及磁力计，融合计算机体四元数，计算速度快、精度较高。本文详细介绍六轴融合，即根据加速度计和陀螺仪数据，计算IMU的姿态。算法2.1 重力方向对齐优化首先要指出的是，Madgwick算法假设加速度计...
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.
IMU和GPS数据融合估计位置与速度（MATLAB实现）
强强的博客
04-27 2万+
简介 假设小车在一个方向上以 2cm/s2 的加速度运动了 100s，使用加速度计和GPS测量小车位置。GPS定位误差为高斯分布，方差为4m；加速度计的误差也为高斯分布，方差为0.01m/s2，并且由于加速度计放置不是完全水平的，有 0.03m/s2 的偏移。采用卡尔曼滤波，融合加速度计和GPS数据，估计小车的位置与速度。 1. 问题 如果只使用GPS数据估计，卡尔曼滤波器MATLAB实现（从...
利用IMU数据来计算位移
er_dan_love的博客
02-19 9576
目标： 利用IMU测得的加速度信息来计算位移，很简单假设是匀加速运动或是匀速运动都可以，主要是看问题的背景来具体去确定运动模型，这里我就取个简单的匀加速运动模型。 学习过程： 1、了解IMU的相关原理知识 2、阅读产品自带的SDK包 3、自己添加并修改相关代码 学习内容： 这里主要介绍我是如何添改的代码。因为想要直接获取位移需要时间和加速度，这里的出速度我设为0，其加速度的获取可以阅读产品自带的功能包中的源码，我在编写过程中主要是在时间的获取上出现了一点问题，需要获得IMU开启时的时间戳以
IMU姿态解算，从IMU数据中计算旋转、速度、位置，IMU测量的原理
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一点儿也不萌的萌萌
09-17 2万+
IMU姿态解算，IMU测量数据介绍，从IMU中解算出旋转、速度、位移
MATLAB读取IMU数据并计算载体轨迹、速度、姿态
03-30
MATLAB 是一种强大的数值计算和数据分析工具，常用于处理各种传感器数据，包括惯性测量单元（IMU）数据。IMU 数据通常包含加速度计、陀螺仪和磁力计的读数，这些数据对于计算物体的运动状态，如轨迹、速度和姿态，至...
RK4积分计算IMU位移 C语言代码
04-05
其中，欧拉角的计算采用了三角函数的方法，速度和位移的计算则采用了简单的积分公式。注意，由于加速度传感器的噪声和漂移等因素可能会导致计算结果出现较大误差，因此实际应用中需要采取更加精细的算法和校准方法。
C代码 IMU RK4积分计算位移
04-04
2. 利用四元数或欧拉角计算出旋转矩阵。 3. 离散化时间，进行RK4积分，求出速度和位移。 4. 将新的位移加上之前的位移，得到总位移。 需要注意的是，IMU数据存在噪声和漂移，需要进行滤波和校准处理。另外，RK4积分...
依据imu姿态角计算z轴倾角_【基础知识】四足机器人的站立姿态控制原理
weixin_39629188的博客
11-02 603
本篇文章是 小明工坊：【ROS-Gazebo】平衡与舞蹈－pigot四足机器人姿态控制仿真 的理论基础，并部分加以完善。理解本文所需要掌握的基础知识为：姿态的欧拉角表示方法变换矩阵的含义与使用概述四足机器人运动过程中，身体部分的姿态会不断地发生变化。假如机器人的足端一直保持与地面接触且相对位置不发生变化，此时的身体姿态我们称之为站立姿态。四足机器人的站立姿态控制，本质上是并联机器人的逆解。只不过相...
加速度计计算位移
08-14
matlab程序，可以实现加速度转位移的过程，
Matlab,imu 时域积分与频域积分，加速度求速度位移对比
04-16
Matlab,imu 时域积分与频域积分，加速度求速度位移对比
IMU:惯性导航系统，用于获取姿态（横摇，俯仰，偏航）
03-11
国际货币联盟 惯性导航系统，用于获取姿态（横摇，俯仰，偏航）
【IMU|仅自用没啥参考价值】手机数据，由三轴加速度计和陀螺仪计算偏移
请给我一脚
11-18 941
Gyroscope and Accelerometer Calibration with Raspberry Pi使用 Raspberry Pi 校准陀螺仪和加速度计。对我而言用处不大的一些链接、因为找到了对应的东西最后也还是没有码出代码来。只是放在这里留个记录。利用三轴加速度求解位移的算法——来自飞思卡尔方案。通过x、y、z加速度和陀螺仪计算姿态角。加速度计和陀螺仪的数学模型和基本算法。Mahony姿态解算算法笔记（一）
【传感器】IMU (加速度计 + 陀螺仪)PI数据融合以及结算四元数并求解欧拉角
weixin_44410512的博客
12-15 2万+
参考文章: 四元数四元数完全解析及资料汇总 写在开头, 首先不太像做一个搬运工, 这样一点意思的没有, 我会从我的视角(小白)来尝试理解以下问题: 我们从IMU得到的数据有什么, 物理意义是什么. 我们需要什么样子的数据, 这个和我们从IMU读到的数据之间怎么转换. 我们从IMU得到的数据有什么, 物理意义是什么. 以BMI088为例,手册上明确说了这个IMU是由Accelerometer(加速度计)和Gyroscope(陀螺仪)两部分构成, 也能读到 Accelerometer 的单位是 mG (0
matlab数值积分实现（时域&频域积分）
DC的陋室
11-08 2万+
转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102ebi5.html  最近做有关加速度的数据处理，需要把加速度积分成位移，网上找了找相关资料，发现做这个并不多，把最近做的总结一下吧！    积分操作主要有两种方法：时域积分和频域积分，积分中常见的问题就是会产生二次趋势。关于积分的方法，在国外一个论坛上有人提出了如下说法，供参考。 Do
IMU数据处理与位置计算实战
最新发布
weixin_42594427的博客
07-26 1512
惯性测量单元（IMU）是用于测量和报告特定物体三维方向上加速度、角速度以及磁场的传感器系统。IMU广泛应用于航空、航天、机器人技术、虚拟现实、手机等移动设备，以实现定位、导航和稳定的控制。在深入了解IMU之前，我们需先认识其核心组成部分：加速度计和陀螺仪。IMU的核心功能依赖于加速度计和陀螺仪的数据，它们分别负责检测线性加速度和角速度。加速度计能够测量传感器自身沿三维空间的加速度变化，而陀螺仪则负责测量围绕三个主轴的旋转速率。
IMU姿态估计中的四元数更新算法及欧拉角转换方法详解
qq_21542187的博客
10-20 5409
四元数（Quaternion）是一种在三维空间中表示旋转的数学工具，广泛应用于惯性测量单元（IMU, Inertial Measurement Unit）中的姿态估计。与欧拉角和旋转矩阵相比，四元数具有避免万向锁（Gimbal Lock）和计算效率高的优点。本文将详细讲解基于四元数的IMU姿态更新算法，并通过一个具体的计算实例进行说明。四元数由一个实部和三个虚部组成，通常表示为：q=q0+q1i+q2j+q3kq = q_0 + q_1i + q_2j + q_3kq=q0​+q1​i+q2​j+q3​k其
将imu_data中获取到的四元数数据转换成欧拉角，并通过话题发布，使用rqt_plot工具查看yaw角是否存在零漂误差
ws107845f的博客
03-16 4134
ros中imu数据的四元数转欧拉角，并通过话题发布的实现代码 及详细解析
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