对于复杂且高动态惯性配置的MEMS IMU应用,评估功能时需要考虑许多属性.在设计周期早期评估这些属性优于追逐开放性成果,从而实现“尽可能精确”.ADI近期举行的在线研讨会[适合高要求应用的高性能MEMS IMU解决方案]概述了这些属性以及关键应用条件. 这里我们分享此次研讨会讲义的部分内容,完整文档请点击[在线研讨会讲义PPT下载]适合高要求应用的高性能MEMS IMU解决方案 下载 什么是IMU? 它代表惯性测量单元. 当有人提到这个缩写名称时,我们先看一下传感器功能,它们能做什么. 想象一

undo表空间中undo段是自动生成的,oracle自动使用undo表空间的undo段. 作为高级DBA,需要了解Oracle是如何使用undo段的.这样出了性能问题才能够解决.   1.Undo表空间及管理方式 show parameter undo_tablespace show parameter undo Undo段 select * from v$rollname; select SEGMENT_NAME,BLOCKS,EXTENTS from dba_segments where S

今天为大家分享下,自动驾驶在复杂环境下的高精度定位技术. 定位/导航负责实时提供载体的运动信息,包括载体的:位置.速度.姿态.加速度.角速度等信息. 自动驾驶对定位系统的基本要求: 1. 高精度:达到厘米级. 2. 高可用性:保持它的稳定性,自动驾驶测试已经从封闭的场景转移到更开放的场景,这要求我们定位系统能处理更多更复杂的情况. 3. 高可靠性:整个定位的输出是感知,规划与控制的输入,如果定位系统出现偏差将会导致很严重的后果. 4. 自主完好性检测:因为我们系统的可靠性只能做到非常接近100%

近两年来,车联网.自动驾驶.无人驾驶.汽车智能化.网联化等成为了汽车行业的热点话题,未来汽车一定是朝着安全.可靠及舒适的方向发展.而这一切背后的发展都离不开传感器的作用,今天我们就来聊聊用途越来越广的惯性传感器--IMU. 一.惯性传感器(IMU)简介 IMU全称Inertial Measurement Unit,惯性测量单元,主要用来检测和测量加速度与旋转运动的传感器.其原理是采用惯性定律实现的,这些传感器从超小型的的MEMS传感器,到测量精度非常高的激光陀螺,无论尺寸只有几个毫米的MEMS传

以前是专门做室内定位技术研究的,先后学习和分析了多种基于电磁的室内定位技术,如WiFi指纹定位(先后出现过RSSI.CTF.CIR多种指纹特征).WiFi ToF定位.低功耗蓝牙BLE以及iBeacon定位,调研和测试过超宽带(UWB)定位技术.地磁指纹定位等技术.后面有时间会准备一个适用场景和性能指标的详细对比分析. 室内定位技术通常以定位区域的精准结构及地图已知为前提,随着机器人相关技术的发展和应用场景的逐步拓展,同步定位与地图构建SLAM技术日益重要,近两个月学习和测试了下SLAM相关的技

原文地址http://www.starlino.com/imu_guide.html Introduction There’s now a FRENCH translation of this article in PDF. Thanks to Daniel Le Guern! This guide is intended to everyone interested in inertial MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) sensors, in

原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTIwNTczMQ==&mid=2651345594&idx=3&sn=2741ab73212d58724d595b2a4f0d3cb2&scene=1&srcid=04203uT6THMEHiiH5KOpovgj#wechat_redirect 面对历史上最大规模的VR产品来袭之际,德银观察到一些核心趋势: 趋势一:基于台式机的VR产品预订势头火爆,市场需求超出预期. 趋势二:移动

惠普第一.德州仪器第二 市场观察发展报告说,MEMS市场在2007年增长百分之九,达到70亿美元,其中前30名制造商的收入总和有56亿美元,平均增长7个百分点. 惠普(HP)打印机使用MEMS喷墨头,凭借其销售强势,终于将德州仪器(TI)拉下马,在MEMS市场坐上头把交椅.  触发安全气囊的加速度传感器.轮胎压力传感器.监控引擎压力的传感器.动态稳定控制传感器等MEMS在汽车应用仍旧占据MEMS市场的主体,但是消费电子产品表现出最快的增长速度,尤其是美国模拟器件公司(ADI)和意法半导体(STM

MEMS的微加工有两种方法,一种是多层平面加工技术,还有一种是基于SOI的体加工技术. (一)多层平面加工技术 这种方法加工出来的结构有三层:作为主体的多晶硅层.作为暂时填充物的氧化物牺牲层以及多晶硅跟衬底之间的氮化硅绝缘层.在这种结构中,氮化硅覆盖整个衬底,在氮化硅之上的第一层多晶硅用于导电连接(Poly0),MEMS器件的可活动部件是第二层多晶硅(Poly1).(图一) (图一) 工艺的第一步就是在n型(100)方向的硅片表面生长几百纳米厚的低应力氮化硅层. 第二步,在氮化硅上生长第一层多晶

传统的陀螺仪主要是利用角动量守恒原理,因此它主要是一个不停转动的物体,它的转轴指向不随承载它的支架的旋转而变化. 但是MEMS陀螺仪(gyroscope)的工作原理不是这样的,因为要用微机械技术在硅片衬底上加工出一个可转动的结构可不是一件容易的事.MEMS陀螺仪利用科里奥利力——旋转物体在有径向运动时所受到的切向力.下面是导出科里奥利力的方法.有力学知识的读者应该不难理解. 在空间设立动态坐标系(图一).用以下方程计算加速度可以得到三项,分别来自径向加速.科里奥利加速度和向心加速度.图一.动态坐

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

摘要 这一章将进入机器人语音交互的学习,让机器人能跟人进行语音对话交流.这是一件很酷的事情,本章将涉及到语音识别.语音合成.自然语言处理方面的知识.本章内容: 1.语音交互相关技术 2.机器人语音交互实现 3.自然语言处理云计算引擎 1.语音交互相关技术 要机器人能完成跟人对话,涉及到语音识别.语音合成.自然语言处理等技术.简单点说,语音识别就是将人的声音转换成文字便于机器人计算与理解:语音合成就是将机器人要说的文字内容转换为声音:自然语言处理相当于机器人的大脑,负责回答提问.整个语音交互的过程

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算,实时更新载体的位姿及速度等状态,回顾上一篇给出的运动模型,如果已知k时刻的载体状态Rk.vk和pk,则利用IMU测量值可以直接递推得到k+1时刻的载体状态,根据这种思路,如果知道上一帧图像采样时刻载体的位姿和速度,则可以递推得到当前帧的位姿和速度.需要注意的是,传统的

IMU预积分技术最早由T Lupton于12年提出[1],C Forster于15年[2][3][4]将其进一步拓展到李代数上,形成了一套优雅的理论体系.Forster将IMU预积分在开源因子图优化库GTSAM中进行了实现,并完成了和其另一大作SVO的组合.这套理论目前已经被广泛的应用在基于Bundle Adjustment优化框架的Visual Inertial Odometry中.其中包括VI-ORBSLAM,港科大VINS,浙大ICE-BA等. 本报告对Foster的paper[3][4]

na:加速度计的测量噪声 nw:陀螺仪的测量噪声 nba: randow walk noise随机游走噪声 nbw:randow walk noise随机游走噪声 ba:加速度计的偏差 bw:陀螺仪的偏差 其中na,nw,nba,nbw,都是零均值高斯模型 ba的导数为nba,bw的导数为nbw. 获取这些参数可以通过imu_utils来获得 https://github.com/gaowenliang/imu_utils 重要的是要注意,这里使用的IMU测量误差模型来自不经历运动和恒定温度的传

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 由于格式问题最好在公众号上观看<IMU 标定-工业界和学术界有什么不同?> 本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念,IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法. 本文阅读时间约8分钟 了解IMU和误差 IMU(Inertial Measurement Unit)是测量运动物体惯性运动,输出三轴加速度和三轴角速度等信息的电子元件,用于姿态角和运动路径等测量.IMU常常还包含了磁力计.压

在centos7的/sys/fs/cgroup下面可以看到与cpu相关的有cpu,cpuacct和cpuset 3个subsystem.cpu用于对cpu使用率的划分:cpuset用于设置cpu的亲和性等,主要用于numa架构的os:cpuacct记录了cpu的部分信息.对cpu资源的设置可以从2个维度考察:cpu使用百分比和cpu核数目.前者使用cpu subsystem进行配置,后者使用cpuset subsystem进程配置.首先看cpu subsystem的用法 cpu subsyste

前言 增强现实(Augmented Reality)是一种在视觉上呈现虚拟物体与现实场景结合的技术.Apple 公司在 2017 年 6 月正式推出了 ARKit,iOS 开发者可以在这个平台上使用简单便捷的 API 来开发 AR 应用程序. 本文将结合美团到餐业务场景,介绍一种基于位置服务(LBS)的 AR 应用.使用 AR 的方式展现商家相对用户的位置,这会给用户带来身临其境的沉浸式体验.下面是实现效果: 图1 实现效果图 项目实现 iOS 平台的 AR 应用通常由 ARKit 和渲染引擎两

1.参考资料2.相关定义3.IMU 的噪声模型3.1噪声的建模3.2白噪声和随机游走噪声的离散化3.3如何获取传感器噪声参数4.随机噪声和扰动的积分4.1建立模型4.2噪声的离散化模型推导4.3系统的状态误差方程4.4状态误差方程的积分4.4.1 第一项-状态误差4.4.2 第二项-测量白噪声4.4.3 第三项-扰动噪声离散化(随机游走噪声)4.5 离散的系统误差方程4.6 误差状态方程的其他说明4.7 Full IMU example 1.参考资料 <1>Kalibr IMU Noise M