本文件包含使用SPI读取ADIS16445六轴传感器的项目工程，开发平台STM32F103，使用的硬件SPI方式，读取三轴陀螺仪与三轴加速度计数据，发送数据到电脑端，使用串口助手进行查看
2023/10/11 12:55:49
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本文对捷联惯导系统(SINS)及其与全球定位系统(GPS)的组合导航系统进行了研究。
导航传感器(加速度计、陀螺仪和GPS接收机)的各部分信息送入导航计算机，应用卡尔曼滤波方法进行数据处理后得到最优导航信息。
本文首先对实现SINS初始对准这个关键技术进行了研究，实现了基参数辨识法的卡尔曼滤波初始精对准算法，大大提高了初始对准的精度。
然后在此基础上进行了实现捷联惯导系统的软件编制，并对捷联惯导系统的误差进行了深入研究。
最后在实现SINS的基础上，深入分析了GPS的误差来源，并建立了GPS误差模型，同时也研究了SINS与GPS的位置、速度组合导航，建立全球定位系统和捷联惯导系统的误差方程及位置速度测量方程，应用卡尔曼滤波技术实现了SINS和GPS的组合导航。
导航传感器(加速度计、陀螺仪和GPS接收机)的各部分信息送入导航计算机，应用卡尔曼滤波方法进行数据处理后得到最优导航信息。
本文首先对实现SINS初始对准这个关键技术进行了研究，实现了基参数辨识法的卡尔曼滤波初始精对准算法，大大提高了初始对准的精度。
然后在此基础上进行了实现捷联惯导系统的软件编制，并对捷联惯导系统的误差进行了深入研究。
最后在实现SINS的基础上，深入分析了GPS的误差来源，并建立了GPS误差模型，同时也研究了SINS与GPS的位置、速度组合导航，建立全球定位系统和捷联惯导系统的误差方程及位置速度测量方程，应用卡尔曼滤波技术实现了SINS和GPS的组合导航。
2023/9/22 10:12:43
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本例程读取的数据是惯导数据（三轴陀螺仪、三轴加速度计），源文件为txt格式，在matlab中读取6种数据并作图显示
2023/9/13 14:46:21
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之前学习惯性导航的时候，使用C语言写的一个惯性导航的解算仿真程序，构建环境是vs2015，加速度和陀螺仪模拟输入，生成姿态和位置。
2023/8/27 13:05:22
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基于四元数的姿态解算方法能够有效结合陀螺以及加速度计的误差特性，将运动场以及重力加速度两个互不相干的物理矢量进行互补融合。
主要利用陀螺仪测量的角速度作为四元数的更新，以重力加速度作为四元数的观测，通过8位微处理器实时解算姿态角。
基于四元数的解算方法，利用叉乘有效地把三轴陀螺以及三轴加速度计的数据进行融合，使得测量的俯仰角、横滚角逼近真角度，经过试验验证了该算法的有效性，且计算量少，在姿态控制领域有这良好的应用前景。
主要利用陀螺仪测量的角速度作为四元数的更新，以重力加速度作为四元数的观测，通过8位微处理器实时解算姿态角。
基于四元数的解算方法，利用叉乘有效地把三轴陀螺以及三轴加速度计的数据进行融合，使得测量的俯仰角、横滚角逼近真角度，经过试验验证了该算法的有效性，且计算量少，在姿态控制领域有这良好的应用前景。
2023/7/25 13:21:09
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加速度传感器的角度和陀螺仪的角速度通过卡尔曼滤波或者互补滤波得到稳定的输出波形，本资源就是关于这方面的C语言代码...
2023/7/5 18:37:25
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由陀螺仪和加速度计解算欧拉角，自己根据StevenM.Kay的《统计信号处理基础》给出的公式编写的程序，矢量状态-标量观测。
除卡尔曼滤波外还有陀螺仪和加速度计的数据校准程序。
除卡尔曼滤波外还有陀螺仪和加速度计的数据校准程序。
2023/6/30 5:31:41
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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