6轴惯性测量单元，加速度、角速度传感器MPU6050，读取数据并Kalman滤波器处理数据

GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理配套光盘

秦永元编著的《惯性导航》，极具参考价值。
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当前被普遍应用的惯性导航系统，虽然具有良好的自持性，但其导航误差随时间累积的固有缺陷却始终难以克服，需要采用其他的辅助导航方式进行修正。

带目录的书籍，学习惯导和组合导航必备书籍，非常好用，经典好书！

捷联惯性导航技术（张天光译）（第二版），是一本学习导航制导的必看书籍。

提出一种新的测量惯性转角的方法，它是采用一无源环形谐振器作为转动的传感元件，为检测顺时针和逆时针谐振腔长之间的差值，釆用外部激光器。
还给出了初步性能数据。

【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。
在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。
我们要理解GNSS和INS的基本原理。
GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。
而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。
然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。
松组合导航的关键在于数据融合。
在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。
这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（KalmanFilter）常被用于融合这两类传感器的数据。
接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。
惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。
在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。
仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。
松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。
这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。
组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。
在【sins+gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。
用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。
GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。
通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

秦永元版_惯性导航_word$pdf，压缩包里面有word格式和pdf格式，有兴趣的同学可以下载看看。

这是惯性系与地固系下的坐标转换程序，是基于春分点的转换程序，用FORTRAN语句编写。
该程序对原始程序进行了修改，原程序的GST(格林尼治视恒星时)公式表达有误，现已经更改过来，个别参数数值已经重新修订。

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。