MPU9250 芯片概述 MPU9250芯片是一个9轴姿态传感芯片,其中包含了3轴加速度传感器.3轴角速度传感器以及三轴磁力计. 其本质上是MPU6050芯片+AK8963. 可以获取传感芯片的加速度.角速度.以及磁力值. 角速度可以知芯片的转动速度,加速度可以知道芯片运动的距离.速度情况,而磁力计可以知道物芯片的运动方向. 另外MPU9250芯片内置DMP姿态融合器,可以在不涉及算法的情况下,直接读取出描述物体状态的四元数,从而得出物体的三维角度--航向角.翻滚角.俯仰角. 驱动程序的设计 由

SDRAM相位角计算 下面是我复制别人的没有图片 如果想看原文 点击下面链接,, http://wenku.baidu.com/view/91e2d76a27284b73f24250e6.html 一.芯片说明:FPGA芯片:EP3C55F484I7SDRAM芯片:MT48LC16M16A2二.计算需要参数获取:1.SDRAM参数获取方法及参数说明: SDRAM的参数获取均来自该芯片的数据手册,该数据手册可以到datasheet5.com网站上下载.上图是SDRAM的数据手册中的截图,该sdra

RPY角与Z-Y-X欧拉角 描述坐标系{B}相对于参考坐标系{A}的姿态有两种方式.第一种是绕固定(参考)坐标轴旋转:假设开始两个坐标系重合,先将{B}绕{A}的X轴旋转$\gamma$,然后绕{A}的Y轴旋转$\beta$,最后绕{A}的Z轴旋转$\alpha$,就能旋转到当前姿态.可以称其为X-Y-Z fixed angles或RPY角(Roll, Pitch, Yaw). Roll:横滚 Pitch: 俯仰 Yaw: 偏航(航向) 由于是绕固定坐标系旋转,则旋转矩阵为($c\alpha$

      在上一篇教程中,我们得到的harris特征角二值图中,角的数目特别多,本章我们用一个局部最大化的方法,只保留局部值最大的harris特征角. // Harris角计算 cv::cornerHarris(image,cornerStrength,         neighbourhood, // neighborhood size         aperture,     // aperture size         k);           // Harris parame

1.GPS型号为ublox(EVK-M8L),配有USB接口,Qt版本5.7 2.实现步骤: (1)实现串口通信 采用Qt5.7 内置的串口操作类QSerialPort和QSerialPortInfo,通过QSerialPortInfo提供的函数availablePorts(),可枚举出当前计算机中可用的com口.使用该类需在pro文件中添加: QT += serialport (2)筛选感兴趣的信号,解析 GPRMC数据包基本上包含经纬度.航向角.时间等常用的信号. 3.效果图 4.源码 4.

APM程序分析 主程序在ArduCopter.cpp的loop()函数. /// advance_wp_target_along_track - move target location along track from origin to destination 设起始点O,目标点D,飞机所在当前点C,OC在OD上的投影为OH.该函数完成沿航迹更新中间目标点.航迹指的是OD.切记,中间目标点都是在OD线段上的.函数0.01s执行一次,即M点0.01s更新一次,两个中间目标点的距离是_limit

SensorManager是Android中的一个类,其有一个函数getRotationMatrix,可以计算出旋转矩阵,进而通过getOrientation求得设备的方向(航向角.俯仰角.横滚角).函数getRotationMatrix的源码如下所示,源码中虽然对该函数整体进行了解释,但是对代码中各个参数的计算没有说明,如为什么加速度的数值要和磁力计的数值做差乘.在网上各种搜索后,找到一段老外对这个问题的英文解释,很好的回答了上述问题.大意翻译(包括自己的理解)如下:加速度数值和磁力计数值均是

例:geom->addPrimitiveSet(new osg::DrawArrays(osg::PrimitiveSet::QUADS,0,4)); 来指定要利用这些数据生成一个怎么样的形状. 该行代码中,使用DrawArrays类向Geometry类送入了新几何体的信息,即,该几何体是一个QUADS,它的顶点坐标从索引数组中读入,从第1个索引值开始,共读入4个索引值,组成一个四边形图形. 几何体的形状参数除了QUADS之外,还有数种方式,以用于不同的用户需求,列表如下: POINTS 绘制点

AGV AGV是(Automated Guided Vehicle)的缩写,意即“自动导引运输车”,是指装备有电磁或光学等自动导引装置,它能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车,AGV属于轮式移动机器人(WMR――Wheeled Mobile Robot)的范畴.   AGV主要三项技术:铰链结构.发动机分置技术和能量反馈.   无人搬运车(Automated Guided Vehicle,简称AGV),指装备有电磁或光学等自动导引装置,能够沿规定的导引路径行驶,具有安全

planning深度剖析 结合find命令过滤目录及文件名后缀: find /home/hadoop/nisj/automationDemand/ -type f -name '*.py'|xargs grep -n 'data_chushou_pay_info' 配置文件在每个模块的common文件的*_gflags.cc文件下定义. lattice文件夹下面的代码应该是路网格子相关的代码 planner文件夹下的内容 EM_Planner -- EMPlanner是一个期望最大的planne

 科技新闻小鹏汽车2016-03-28 10:42 [摘要]车辆路径规划问题中路网模型.路径规划算法和交通信息的智能预测为关键点. 由于驾驶员的驾驶工作繁重,同时随着汽车拥有量的增加,非职业驾驶员的数量增多,导致交通事故频繁发生.如何提高汽车的主动安全性和交通安全性已成为急需解决的社会性问题. 图1 智能汽车示意图 随 着计算机技术.电子技术.图像处理等信息处理技术研究的发展,研究人员开始将各种先进的技术应用于汽车控制上,辅助驾驶员进行汽车的操纵控制.在这些汽车 电子控制系统研究的基础上,结合蓬

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舵轮AGV可以通过调整两个舵轮的角度及速度,可以使小车在不转动车头的情况下实现变道,转向等动作,甚至可以实现沿任意点为半径的转弯运动,有很强的灵活性. 因此在AGV行业,这种驱动方式应用很广,但是目前能做好控制的厂家并不多.国内比较好的厂家主要有沈阳新松机器人.苏州华晓精密.上海同普,还有部分新创企业,苏州极客嘉智能科技有限公司,做的也很好. 该种AGV,一般包含两个舵轮,通常布置在AGV车体中心前后.或AGV车体对角分布.如图: 本文将以在车体中心前后分布方式的AGV为例,进行分析. 大家都知

APM飞控系统详细介绍2013-04-05 12:28:24   来源:   评论:2 点击:10303 APM飞控系统是国外的一个开源飞控系统,能够支持固定翼,直升机,3轴,4轴,6轴飞行器.在此我只介绍固定翼飞控系统. APM飞控系统主要结 先上一个购买链接,看了下,板子质量还不错,全原装进口元器件 紫色PCB 沉金工艺,商家也挺用心.新品APM 2.5.2 多旋 固定翼 飞控 ARDUPILOT MEGA 2.5.2 最新版 APM飞控系统是国外的一个开源飞控系统,能够支持固定翼,直升机,

大家在学习ROS中不可避免需要使用激光雷达,高精地图.实时定位以及障碍物检测等多项技术,而这些技术都离不开光学雷达的支持,但是呢雷达这真是太贵了,大部分人是负担不起(实验室.研究所土豪可以略过),但是还是机智的大牛发明了其他手段:使用深度摄像头仿激光数据1.kinect仿激光数据2, 用来测试足够了,果真人民都是机智的,后来呢人们发现扫地机器人上也有的用的激光雷达,为什么不利用起来呢,然后国外大牛就发现了Neato XV-11这款,在youtube成功将其连接到ROS上,实现了机器人的全自动导航

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导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块.其中,云上定位主要解决Wifi指纹库.AGPS定位.轨迹挖掘和聚类等问题:端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题.近年来,随着定位业务的发展,用户对在城市峡谷(高楼.高架等)的定位精度提出了更高的要求. 特别是车机端定位,由于定位设备安装在车上,一方面,它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题,另一方面,各个传感器之间相互固连,有利于高精度的算法设计.这两点为车机端进一步提高导航精度的提供了可能. 城市峡谷一直是车机端定位的痛点.原因是

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路径跟踪是无人车研究方向的一项关键技术.路径跟踪控制算法是指能够使无人车按照预设路径,安全稳定行驶的控制方法. 建立无人车路径跟踪模型 预设无人车在A.B两点间,当前位置为D点,航向为hF 可以得到BD的距离dp :D到AB的垂线段距离d:夹角θp的值:航向角差h△=hf-hg2: 允许的误差范围为0.2m,在误差范围内和误差范围外的控制策略是不同的 ek为航向给定量rk和反馈量ck的差值,控制器PID的输入量,δ为角度调整值 △u为控制器输出,Kp为比例系数,TI.TD分别为积分和微分时间,K