IMU/姿态解算博文汇总

0.1 一文了解IMU原理、误差模型、标定、惯性传感器选型以及IMU产品调研

0.2 惯性导航综述

好像说是从 imu_utils的github库下面推荐的一篇很好的关于惯性导航系统的英文综述文章 翻译过来的。很全面

0.3 惯性导航理论

0.4 惯性导航MATLAB仿真工具箱

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1.1 传感器应用之ICM20602六轴

此博文覆盖面比较广泛，可以说是应用传感器做姿态算法的一套设计大纲流程。作者从传感器的应用–滤波算法–四元数欧拉角 几个方面都要介绍

这篇文章中 提到的互补滤波算法和另一篇博文《使用四元数计算俯仰角和横滚角》有点区别。具体的理论要查找阅读再说明。

1.2 平衡车入门—MPU6050陀螺仪的使用

这篇博文推荐阅读后面的第7章节，重点介绍了陀螺仪的数据滤波处理。尤其是卡尔曼滤波（解决了我的一个小疑惑） 作者提到： DMP直接输出角度>卡尔曼滤波>=四元数解算>清华角度滤波>=一阶互补滤波
并且给出了滤波算法的源码

1.3 陀螺仪传感器建模与卡尔曼姿态解算

本篇博客重点解释陀螺仪加速度计传感器在姿态解算方面如何建立模型,后面了给出了 Kalman滤波 的代码，但是看起来比较粗糙。可以结合本文 1.2 章节 链接深入理解

1.4 卡尔曼滤波原理详解及系统模型建立

如果能给出 simulink 建立的模型源文件就更好了

1.5 姿态解算：欧拉角及加速度计

通过软件解算的方式，利用欧拉角与旋转矩阵来对陀螺仪与加速度计的原始数据进行姿态求解，并将两种姿态进行互补融合，最终得到IMU的实时姿态

1.6 四元数的理解

二维平面的旋转矩阵 \ 三维空间旋转矩阵

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2.1 高性能的ADC一阶滞后滤波算法

此篇博文讲述了一阶滤波器的原理。
（一阶滞后滤波又称作RC低通滤波、一阶滤波、一阶惯性滤波、一阶低通滤波等）

2.2 自适应滤波C语言实现

这个没看懂，但感觉很强的样子

2.3 陀螺仪的数据处理

这篇值得推荐，以飞控上的传感器数据作为实例来介绍的陀螺仪数据的处理。 对滤波的参数给出了推导和计算方法

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3.1 传感器研究NO1.陀螺仪

介绍了陀螺仪重要参数

3.2 关于ADXL345的资料的汇总

3.3 IMU相关资料（github上所有有用的开源项目整理）

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4.1 在Rtthread studio下使用mpl库输出欧拉角

4.2 MPU9250_DMP原代码移植

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MahonyAHRS

5.1 AHRS互补滤波（Mahony）算法及开源代码

5.2 姿态解算之显式互补滤波法（MahonyAHRS）（包含初始姿态角的计算）

5.3 IMU —— Mahony滤波算法原理及实现源码

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6.1 基于三轴加速度传感器的计步算法

6.2 基于AT89C51 上MPU60506轴加速度传感器计步功能实现

6.3 android 计步器acc,基于加速度的门限检测计步算法设计

6.4 计步算法个人总结

6.5 一种基于陀螺仪传感器的准确计步器算法

6.6 【手环算法开发】–计步检测，看着篇文章就懂了

6.7 计步、速度、距离、卡路里的功能实现

6.8 小米手环 / 运动手环 记步功能原理

6.9 无约束智能手机的步伐检测和步数统计方法分析和比较-笔记

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