加速度

// 1.创建加速计对象 UIAccelerometer *accelerometer = [UIAccelerometer sharedAccelerometer]; // 2.设置代理 accelerometer.delegate = self; // 3.设置采样时间 accelerometer.updateInterval = 1.0/60; //实现代理方法 #pragma mark - UIAccelerometerDelegate - (void)accelerometer:(UIAccelerometer *)accelerometer didAccelerate:(UIAcceleration *)acceleration { NSLog(@"x = %.1f, y = %.1f z = %.1f", acceleration.x , acceleration.y , acceleration.z); // 获取加速度 /* Vt = V0 + a * t (最终速度 = 初始速度 + 加速度 * 时间) Vt = V0 + g * t (加速度是恒定的9.8) Vt = V0 + g1 + g2 + g3 … (时间和加速度都是恒定的) Vt = V0 + a1 + a2 + a3 … (手机中时间是恒定的, 加速度不是恒定的) */ } 3、手机摇动事件 -

博客转自： https://www.cnblogs.com/cv-pr/p/5800270.html Dynamic Window Approach （DWA）是重要的局部轨迹规划算法，ROS中使用了DWA算法获得了很好的局部路径规划的效果。具体的教程可参考官方的导航调试资料 Navigation Tuning Guide 。ROS的DWA（ dwa_local_planner ）应用到新机器人调试时，有一些技巧需要注意的，这里做一些总结。 1.设置坐标系和话题 需要订阅的话题： 里程计话题：/odom 需要设置的坐标系：包含/map，/odom，/base_footprint 2.参数调试 a.加速度的限制 加速度限制（acc_lim_x，acc_lim_y，acc_lim_th）非常的重要，如果不知道机器人的加速度，可以尽量的往大的设置，因为如果设置太小了，往往会出现机器人往前跑断断续续的，转弯转过头（看似加速度太大了，实际是加速度太小，以至于机器人想把机器人掰回来而掰不及），从而导致反复的震荡（oscillating over and over），例如下面的错误提示： Aborting because the robot appears to be oscillating over and over. Even after executing all recovery

（作者建议您在 这里 下载本文pdf版获得更清晰的阅读方式）。 逆动力学问题是指：已知某一时刻机器人各关节的位置 ，关节速度 及关节加速度 ，求此时施加在机器人各杆件上的驱动力（力矩） 。 逆动力学问题在机器人控制与计算机动画领域都有广泛的应用。例如当给出期望的机器人运动状态时，我们可以通过逆动力学解算来分析其力矩是否可以由作动系统实现。在计算机动画领域，可以利用优化算法求解力矩消耗最小的动画过程（如文献[1]）来得到一个自然的动画。另外，逆动力学也常作为正动力学的一个子部分来求解正动力学（正动力学指已知力和力矩，求系统状态）。 逆动力学可以利用牛顿欧拉(Newton-Euler)方程来求解，也可以利用拉格朗日(Lagrange)方程来求解（二者的等价性与区别读者可以参看文献[2]中的2.3节）。本文旨在讲解如何基于牛顿欧拉(Newton-Euler)方程来求解机器人逆动力学，其算法被称为“迭代牛顿欧拉算法(Recursive Newton-Euler Algorithm)”。 1. 预备知识 在介绍“迭代牛顿欧拉算法(Recursive Newton-Euler Algorithm)”之前，让我们先看一下什么是牛顿欧拉方程： 其中 表示线加速度， 表示角加速度（角速度的导数），等式左边的求和符号表示公式中应该使用合力与合力矩。关于如何得出牛顿欧拉方程，请参看我的前一篇文章：

如果说惯性维持着薪水，那么加速度代表着奖金和加薪。 近来和同事们聊起个人发展问题。发现程序员（其他行业估计也是如此）一到工作一年到两年之间，就会出现一个迷茫期。不知道自己的发展方向在哪里。有些公司虽然推出了职业规划，但很多人的关键问题在于不能正确认识自己的位置。那么走哪个职业方向，便变得不能顺利掌握。 在这种情况下，很多人的选择，是由社会的表现来决定的。看到管理比较好，就感觉自己应该向管理岗位发展。就像当初我们考大学选专业的时候一样，一般都会选热门专业，而不管是否能发挥自己的性格。 在聊的过程中，为了强调目标的制定方式，我请我的同事，分别说出自己的优点和缺点，并将我的看法好不吝啬地告诉他。我告诉他，在我每年的工作总结中，最愿意听到的就是领导对我的评价。虽然最愿意听到赞许的声音，但善意的批评，更让我容易发现自己的目标。 我给同事打了一个比方，领导说出的缺点，其实就是给自己立了一面镜子。你应该感谢这些人。以前做得不好的，已经不能改变了。我们能做的就是比以前更好。而这面镜子，恰好给我们指明了奋斗的起点，同时也说明了努力的方向。 我们往往介意地去关注自己的目前的状况，这就如物理学上说的惯性一样。惯性就是保持现有状况的能力。我们总是在意现在的速度比不上别人，并可能因此而失去前进的动力，进入了迷茫期。这个时期的特点就是将自己的发展交给了惯性。 面对处于迷茫期的人，很多人也容易在认识上走入误区

=================命令============================== 1.转速与角速度 w = 2*pi*f = 2*pi*n w角速度 rad/s f 频率 1/s n转速 r/s 2.定义单元截面 SECTYPE,截面ID,截面类型,截面子类型 sectype命令的格式由单元决定。 当截面类型为beam时，可以定义截面子类型。其中截面子类型为csolid表示实心圆面。 3.定义截面的几何形状 SECDATA,半径,周向划分的数量,径向划分的数量 secdata命令的格式由单元决定。 当截面为beam，且子类型为csolid时，命令格式如上所示。 4.指定单元 TYPE,单元ID 5.指定单元的截面 SECNUM,截面ID 6.定义线的划分的数量，三种命令 定义某条线被划分的数量 命令：LESIZE,线ID,,,每条线上的单元数量 定义关键点最近的单元的边长 命令：KESIZE,关键点ID,单元边长 只影响关键点附近线的长度，且只划分没有被LESIZE定义的线。 如果使用了SMRTSIZE智能划分，那么之前定义的KESIZE可能失效。 定义每条线被划分的数量 ESIZE,单元边长 ESIZE,,每条线上的单元数量 只划分除KESIZE LESIZE命令定义之外的线。 如果使用了智能划分，那么定义的ESIZE失效。 所以优先级LESIZE>KESIZE

将IMU的误差源归类后主要有以下四类： （1）加速度计影响因素 在IMU中，加速度计对其的影响主要体现在加速度计的精度和稳定性两个方面。其中加速度计的高精度是为保障后续数据处理的精确性，加速度计的稳定性则是直接影响IMU能否发挥出正常性能的关键因素。 （2）陀螺仪影响因素 陀螺仪对IMU的影响主要体现在其精确性上，其精确性将直接影响姿态解算的优劣程度，换句话说，最后IMU能否正确感知产品的姿态就是依靠陀螺仪的精确性。 （3）温度影响因素 MEMS惯性器件在温度发生变化时，其精度会产生较大的差异，一般情况下，惯性器件的工作环境不可能是恒温环境，尤其是陀螺的精度受到严重影响，因此温度的影响不能忽略。 （4）IMU产品化后主要影响因素 A．信噪比低 B．漂移大/延迟大 来源： CSDN 作者： abcwoabcwo 链接： https://blog.csdn.net/abcwoabcwo/article/details/104575801

了解或想开发无人机的朋友肯定绕不过姿态解算这茬，花点时间去了解它们原理并不难，这里提供两个原理链接供大家参考： 四元数表示旋转的理解 四旋翼姿态解算原理 而在代码实现方面，我这里写好了姿态解算算法模块供大家学习和参考。 下载地址： 百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1kFeqP_WYllgXdjU6Ejwejg 提取码：yawh Github链接：https://github.com/diceTZ/Pose.git 模块的输入： 1、加速度3轴数据 2、陀螺仪3轴数据 3、磁力计3轴数据（可选） 模块的输出： 1、姿态角（pit，roll， yaw） 2、旋转矩阵 3、世界坐标系下的加速度 4、矫正后的加速度（水平加速度和垂直加速度），陀螺仪 注：模块坐标为右手坐标系，机头方向为x轴正方向，天空为z轴正方向。 加速度方向说明： 向机头方向加速，acc_x为正； 向机头左侧方向加速，acc_y为正； 向天空方向加速度，acc_z大于-980 cm/s^2 例如：-970 cm/s^2； 陀螺仪方向说明： 拇指指向机头方向，右手四指旋向为gyro_x正方向； 其他同理 pose.h（pose.c在下载地址中） //@作者 ：tou_zi //@编写时间 ：2019年4月6日 //@修改时间 ：2019年4月6日 //@文件名 ：pose.h //@描述

最近在学习椭球拟合，最小二乘（加速度）的相关内容，把不错的几个学习参考链接放到下面： 三维空间中的椭球拟合与磁力计、加速度计校正 最小二乘估计及证明 平面二维任意椭圆数据拟合算法推导及程序实现详解 空间二次曲面数据拟合算法推导及仿真分析 IMU加速度、磁力计校正－－椭球拟合 附上通过学习以上文章写出的测试代码; %最小二乘的方法进行拟合 clear all; close all clc; R = 2; %球面半径 RX = 2; RY = 10; RZ = 20; x0 = 100; %球心x坐标 y0 = 1; %球心y坐标 z0 = 76; %球心z坐标 alfa = 0:pi/50:pi; sita = 0:pi/50:2*pi; num_alfa = length(alfa); num_sita = length(sita); x = zeros(num_alfa,num_sita); y = zeros(num_alfa,num_sita); z = zeros(num_alfa,num_sita); for i = 1:num_alfa for j = 1:num_sita x(i,j) = x0+RX*sin(alfa(i))*cos(sita(j)); y(i,j) = y0+RY*sin(alfa(i))*sin(sita(j)); z(i,j) = z0+RZ

先占个坑，把好不容易整明白的加速度计和陀螺仪记录一下。 以及四元数解算，感谢各位大佬的指导。 本文中所说六轴☞三轴加速度+三轴陀螺仪 1、姿态检测 （1）姿态说明 三个角，偏航角（Yaw），横滚角（Roll），俯仰角（Pitch）。 pitch、yaw、roll三个角如下图所示： （1）翻滚角roll是围绕x轴旋转。 （2）俯仰角pitch是围绕y轴的旋转，可视为飞机的上下俯仰。 （3）偏航角yaw是围绕z轴旋转，可视为控制飞机的偏航。 关于这三个角的解释，更详细的可以查看 在 https://blog.csdn.net/yuzhongchun/article/details/22749521 中有更详细的解释。 （2）姿态计算 由于加速度计可以获得三个轴向上的加速度，而地球重力是长期存在且永远竖直向下的，因此我们可以根据重力加速度相对于芯片的指向为参考算得当前姿态。（即三个轴上的加速度经过计算换算为有意义的值之后，通过矢量求和，最终所得结果应该为竖直向下的g——即重力加速度） 当以三个轴上的加速度为分量，可以构成加速度向量a(x,y,z)。假设当前芯片处于匀速直线运动状态，那么a应垂直于地面，即指向z轴方向，模长|a| = g = sqrt( x^2 + y^2 + z^2)。若芯片发生旋转，则a方向不与z轴重合，此时（有空再写） 四元数姿态解算： https://www

一、什么是科里奥利加速度？ 科里奥利加速度是转动参照系中物体加速度的组成部分。 在转动参照系中，加速度的计算比平动参照系复杂，因此引入科里奥利加速度。 二、计算科里奥利加速度 假设转动参照系 S′S' S ′ 来源： CSDN 作者： who@am@i 链接： https://blog.csdn.net/qq_42876636/article/details/104089603