文章目录1简介2MPU60503工作原理4单片机与MPU6050通信4.1mpu6050数据格式4.2倾角计算方法5实现代码6最后1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个学长做的单片机项目教程：MPU6050姿态解算大家可用于课程设计或毕业设计单片机-嵌入式毕设选题大全及项目分享:https://blog.csdn.net/m0_71572576/article/details/1254090522MPU6050MPU6050是一种非常流行的空间运动传感器芯片，可以获取器件当前的三个加速度分量和三个旋转角速度。由于其体积小巧，功能强大，精度较高，不仅被广泛应用于工业，同时也是航模
一、扩展卡尔曼滤波KF和EKF的公式对比（基本没差别）二、扩展卡尔曼五个公式利用扩展卡尔曼滤波估计四元数。下图是论文中的截图。可以和前面的卡尔曼滤波估计高度文章的那五个公式对应一下。观测矩阵的确定。三、代码的实现1.四元数模长归一化staticvoidNormalizeQuat(arm_matrix_instance_f32*_q){ floatnorm=invSqrt(_q->pData[0]*_q->pData[0]+_q->pData[1]*_q->pData[1]+_q->pData[2]*_q->pData[2]+_q->pData[3]*_q->pData[3]); //归一化四元
一、扩展卡尔曼滤波KF和EKF的公式对比（基本没差别）二、扩展卡尔曼五个公式利用扩展卡尔曼滤波估计四元数。下图是论文中的截图。可以和前面的卡尔曼滤波估计高度文章的那五个公式对应一下。观测矩阵的确定。三、代码的实现1.四元数模长归一化staticvoidNormalizeQuat(arm_matrix_instance_f32*_q){ floatnorm=invSqrt(_q->pData[0]*_q->pData[0]+_q->pData[1]*_q->pData[1]+_q->pData[2]*_q->pData[2]+_q->pData[3]*_q->pData[3]); //归一化四元
前不久yolov7（原yolov4团队）在yolov6（美团）开源不到两周的时间也更新了，如下图所示，yolov7效果比前面的版本确实牛逼，在精度相同的情况下，速度上面提升了一大截，但是这是在比较好的设备上面；YOLOv7的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动GPU和从边缘到云端的GPU设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。我想这才是运用到工业一个巨大的提升。由于要训练自己的数据集，所以就需要人工标注数据，使用软件为labelme。该
前言最近正在学习和陀螺仪有关的知识，要将陀螺仪用到期末大作业中，代码还处在调试阶段，目前先总结一下学到的理论知识，学习资料来源三维转动的四元数表述-中国知网(cnki.net)MPU6050姿态解算2-欧拉角&旋转矩阵-知乎(zhihu.com)姿态解算说明（MiniAHRS）MPU6050.pdf(szlcsc.com)STM32F1开发指南(精英版)-HAL库版本_V1.2.pdfMPU6050获取角度理论推导(一)原理介绍加速度计基本原理我们想象在一个空间中有一个处于失重状态的球体，当箱子突然向左运动的时候，小球会受到一个反向的加速度此时根据牛三定律可以测出施加的加速度 上面描述的只是一
MediaPipe人体姿态、手指关键点检测文章目录MediaPipe人体姿态、手指关键点检测前言一、手指关键点检测二、姿态检测三、3D物体案例检测案例前言Mediapipe是google的一个开源项目，用于构建机器学习管道提供了16个预训练模型的案例：人脸检测、FaceMesh、虹膜、手、姿态、人体、人物分割、头发分割、目标检测、BoxTracking、InstantMotionTracking、3D目标检测、特征匹配、AutoFlip、MediaSequence、YouTube-8M肢体识别本质上还是分类任务，该技术有很多应用场景，比如手势识别控制类应用、动作检测类应用、动作评测类应用、以及
目录 1、下载权重编辑2、python推理3、转ONNX格式4、ONNXRUNTIMEC++部署utils.hutils.cppdetect.hdetect.cppmain.cppCmakeList.txt 1、下载权重我这里之前在做实例分割的时候，项目已经下载到本地，环境也安装好了，只需要下载pose的权重就可以2、python推理yolotask=posemode=predictmodel=yolov8n-pose.ptsource=0show=true3、转ONNX格式yoloexportmodel=yolov8n-pose.ptformat=onnx输出： (yolo)jason@h
Mediapipe介绍MediaPipe是个基于图形的跨平台框架，用于构建多模式应用的机器学习管道。MediaPipe可在移动设备，工作站和服务器上跨平台运行，并支持移动GPU加速。使用MediaPipe，可以将应用的机器学习管道构建为模块化组件的图形。MediaPipe专为机器学习从业者而设计包括研究人员，学生，和软件开发人员，他们实施生产就绪的ML应用程序，发布伴随研究工作的代码，以及构建技术原型。MediaPipe的主要用例上使用推理模型和其他可重用组件对应用机器学习管道进行快速原型设计。MediaPipe还有助于机器学习技术部署到各种不用硬件平台上的演示和应用程序中。MediaPipe
随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“云智AI运动识别小程序插件”，请先行在微信服务市场或官网了解详情。在姿态、动作、运动检测时，采用检测规则计算器虽然非常便捷了，但是为了进一步减少开发者在运动适配中的工作量，方案还提代了一个姿态动作相似度比较功能，本篇就为您介绍此功能的运用。一、采集样本动作帧在进行姿态比较前，需要采集样本动作帧的
随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“云智AI运动识别小程序插件”，请先行在微信服务市场或官网了解详情。一、工具介绍受限于微信小程序IDE，无法在IDE上直接调试camera组件及相关API，联机调试时console输出大数据时可能导致卡死的问题，为了弥补此项不足，我们为各位开发者准备了一个姿态调试的辅助桌面工具，帮助开发者更高效的
