角速度

问题来源 百度贴吧 问题描述 一开始猫在圆上，老鼠在圆心。猫速度为v，老鼠速度为1，圆半径为r，问老鼠能不能逃离此圆圈？ 需要讨论v和r。 大神思路 1、首先引入一个“安全区”的概念（胡乱起的名字，对本题答案没有影响），“安全区”的边界与池塘是同心圆，“安全区”的半径与池塘半径之比等于鼠与猫速度之比，在安全区内时鼠可以保持与池塘中心点、猫在一条直线上并且与猫的距离保持最远！ 2、从绕圆心的角速度上考虑，当鼠在“安全区”内时，鼠的角速度可以超过猫的角速度；当鼠在安全区边界上移动时（垂直于半径移动），鼠的角速度与猫的角速度相等；当鼠在安全区外移动时，鼠沿任何方向移动时猫的角速度都大于鼠的角速度。换句话说∠aob（猫a中心o鼠b）始终处于减小状态，除非鼠移动回安全区！ 3、当老鼠游离安全区后，猫的移动方向会一直锁定，猫不会因为鼠的移动轨迹变动而回头，除非鼠退回安全区内。（此处若不理解，请回看第二条） 4、当老鼠游离安全区后，老鼠可以向任意方向游一个很小的距离，让猫的移动方向锁定，锁定后再进行老鼠的策略，但此题是求极限问题，这个“很小的距离”为矢量0。（此处若不理解，请回看第三条） 1、猫不会像下走么？答：请看说明第四条； 2、当老鼠向另一个方向跑了，猫不会回头么？答：请看说明第三条； 3、老鼠不会游曲线么？答：当上岸点计算出来后，猫的移动方式唯一，此时直线距离最短 来源： https:/

卓老师，我想问一个关于卡尔曼滤波的问题，希望您能解答一下。之前我用的互补滤波效果也还好，但在用卡尔曼滤波的时候出现了一些问题：就是如何整定卡尔曼滤波的Q、R这两个参数，这两个参数分别是角度数据置信度与角速度数据置信度。我看别人用的这两个参数都非常小，比如别人Q都是零点零零几，而我用的时候发现Q零点几跟随效果很差，我把Q调到1跟随效果才差不多。但是Q和R不都是协方差吗，它们可以取到1及以上的值吗？即Q和R有没有取值范围，以及这两个参数整定方法是什么？还是我理解有问题，希望卓大或者车友可以解答一下。 回复：在智能车竞赛中，Kalman滤波算法常常被用来计算直立车模倾角和转动角速度。算法利用陀螺仪给出的转速度量和加速度传感器给出的倾角观测量完成计算。除了Kalman滤波器算法之外，还可以使用互补滤波器进行帮助计算。 如果不考虑系统状态的时变性和系统噪声的时变性，上述两种方法本质上是相同的。 下图显示了对于被测物体位置使用Kalman滤波算法来估计物体实际位置的示意图。 通常情况下所使用的Kalman滤波器是离散时间系统形式的。我们真正想得到的物理量表示成系统状态中的某些分量。对于系统状态的估计（滤波结果）所使用的信息来源于两个方面，一个是对系统状态演变模型的了解，包括系统转移矩阵和输入控制矩阵，输入孔质量等，另一方面来自于对系统状态的观测量。 但这两方面的信息都会有某种不确定性

MPU6050的原始数据分析 个人经验来讲，如果对IIC总线协议很熟悉的情况下，获取6050的原始数据就不是什么太大的难题，毕竟再怎么复杂也只是一个传感器而已，就像你打电话给传感器，要它的数据，然后它返回给你，仅此而已。 首先，要了解6050是干什么的： MPU-6000（6050）为全球首例整合性6轴运动处理组件，相较于多组件方案，免除了组合陀螺仪与加速器时间轴之差的问题，减少了大量的封装空间。（来自百度百科） 简单说，就是该传感器能获取XYZ三个轴方向的角速度和加速度，包含6个16位的ADC来表示这些值，关于传感器的测量原理，可以简单想象类似下图的模式，是不很直观。 当然，用过AD转换的童鞋都知道，这个是会有精度问题的，6050也一样，而且受到的噪声影响更大，但本次不讨论这个问题，仅讨论怎么获取原始数据 话不多说，上代码 初始化代码实现 /*--------MPU6050地址宏定义---------*/ #define MPU6050_SLAVEAddr 0xd0 //IIC写6050地址 #define MPU6050_ACCAddr 0x3B //MPU加速度读值地址 #define MPU6050_GYROAddr 0x43 //陀螺仪读值地址 #define MPU_Remove_Sleep 0x6B //解除休眠地址 #define MPU_GYRO_Smple

素材 准备 使用 创建新背景。 使用 创建新角色。 添加 变量 变量 是指没有固定的值，是可以任意改变的。首先我们添加地球角速度变量，方便让地球进行正确自转。其次，我们需要添加地球半径变量，方便计算地球体积。 点击建立一个新变量：添加角速度和地球半径两个变量。如下图所示： 程序设计 第一步：首先让earth角色转起来。 注意：设定正确的角速度，还原地球自转动作。 第二步：在Earth角色下，设计地球体积函数。 注意：地球体积=4/3π*R*R*R,最后体积单位是km的三次方。 第三步：当点击Avery的时候， 广播 计算地球体积。 第四步：当收到 广播 消息后，我们只需要引用地球体积函数。 保存脚本 感谢您阅读本书，本书总共分为4章，不知本书每章内容对您的编程是否有所帮助。我希望书中内容能够对你的编程技能有所提高。然而，我最希望的是，这本书能为您开启编程之旅，把您身边发生的美好事情都展现成 动画 演示出来。 更多信息请参考https://www.kidscoding8.com/网站。 来源： https://blog.csdn.net/weixin_40897235/article/details/100538397

问题来源是 IMU 中 Gyroscope 测量的角速度实际含义，从而帮助理解 IMU 预积分过程中 Rotation Matrix 的积分过程（即文献 [1] 中公式 (30) 的第一个等式）。 解决这个问题，参考文献 [2] State Estimation for Robotics 的 6.2.4 Rotational Kinematics 与 6.4.4 Inertial Measurement Unit 。 1. 角速度测量值含义 在对 6.2.4 有基本印象之后，阅读 6.4.4 。 在 6.4.4 中如图 Figure 6.14 有三个坐标系——惯性（世界）坐标系 \(\underrightarrow{\mathcal{F}_i}\) 、载具坐标系 \(\underrightarrow{\mathcal{F}_v}\) 、IMU 坐标系 \(\underrightarrow{\mathcal{F}_s}\) 。 IMU 坐标系与载具坐标系不重合，所以 IMU 的测量值不能直接在载具坐标系在使用，需要进行转换。 公式 (6.149) 给出了 Gyroscope 测量值 \(\mathbf{\omega}\) 与所需要的载具角速度 \(\mathbf{\omega}^{vi}_v\) 的关系： \[\mathbf{\omega} = \mathbf{C}_{sv}