作者:顾超,邹艳辉,程超 单位:信号处理学会;微弱信号检测学会;南京航空航天大学 出版:《数据采集与处理》2012年第06期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSJCJ2012060160 DOC编号:DOCSJCJ2012060169 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器信息融合的机器人姿态测量系统》PDF+DOC2016年第06期 杨丹,刘小平,胡凌燕 《基于MEMS惯性传感器的两轮自平衡小车设计》PDF+DOC2016年第Z1期 闫俊岭,张郭 《MPU9250传感器的姿态检测与数据融合》PDF+DOC2015年第04期 刘春阳,徐军领,程洪涛,王东方,薛玉君 《基于多传感器融合的TBM姿态角测量方法》PDF+DOC2015年第12期 张春草,张剑波,朱国力 《一种基于MEMS运动姿态传感器的研究与设计》PDF+DOC2017年第06期 张琳 《基于MPU-6050及蓝牙技术的姿态检测系统设计》PDF+DOC2019年第07期 白礼卓,鲜鹏飞,尹雪,马勇 《基于MEMS惯性传感器的机器人姿态检测系统的研究》PDF+DOC2007年第02期 秦勇,臧希喆,王晓宇,赵杰,蔡鹤皋 《基于卡尔曼滤波器的姿态角测量系统设计》PDF+DOC2014年第01期 徐梓皓,周召发,孙立江 《基于软核MicroBlaze的小型姿态检测系统设计》PDF+DOC2014年第07期 苏志刚,张锐,马龙 《基于MEMS的车辆姿态感知系统》PDF+DOC2014年第08期 任亮,白国柱,周经美,程鑫
  • 基于MSP430和OMAP3530平台,实现了便携式方位与姿态检测系统。系统前端由三轴磁强计、三轴加速度计、三轴陀螺仪和MSP430组成。MSP430负责接收和校准传感器数据,并通过串口发送给OMAP3530 EVM。OMAP3530对接收数据进行卡尔曼滤波,并利用OMAP3530强大的3D硬件加速功能,通过触摸屏进行方位与姿态信息的三维人机交互显示。测试实验结果表明,该系统性能稳定,定位精度高,三轴陀螺仪和卡尔曼滤波算法的引入提高了系统的精度和抗干扰性能。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。