加速度

python_加速度练习 python 算数运算符，幂运算的初步应用 """ 公式： 距离 =初速度 * 时间的一半 + 加速度 × 时间的平方 已知： 距离,时间,初速度 计算： 加速度 加速度 = (距离 - 初速度 * 时间 / 2) / 时间**2 """ #1.获取距离 s = float ( input ( "请输入距离：" ) ) #2.获取时间 t = float ( input ( "请输入时间：" ) ) #3.获取初速度 v0 = float ( input ( "请输入初速度" ) ) #4.计算加速度 a = ( s - v0 * t / 2 ) / t ** 2 #5.打印出加速度结果 print ( a ) 来源： CSDN 作者： 李富贵︴ 链接： https://blog.csdn.net/weixin_46198526/article/details/104083380

代码本色实例 一、随机性 我选择去在屏幕中，随机生成许多圆圈，且不让他们有重合的部分。以下为全部代码 // https://www.youtube.com/watch?v=XATr_jdh-44 let circles = [ ] ; const padding = 0.1 ; let protection = 0 ; function setup ( ) { createCanvas ( 600 , 400 ) ; background ( 200 ) ; //判断 while ( circles . length < 10000 ) { let circle = { x : random ( width ) , y : random ( height ) , r : random ( 10 , 30 ) let overlapping = false ; for ( let j = 0 ; j < circles . length ; j ++ ) { const other = circles [ j ] ; const d = dist ( circle . x , circle . y , other . x , other . y ) ; if ( d < circle . r + other . r + padding ) { overlapping = true ;

传感器介绍 MPU60X0是invenSence公司的一款 全球首例9轴运动处理传感器。它内部集成了3轴MEMS陀螺仪和3轴MEMS加速度计，同时可以通过I2C接口（注意这个接口是 XDA、XCL，而开发板与MPU6050通信的接口是SDA、SCL ）连接一个第三方的数据传感器，比如说磁力计，扩展成9轴数据输出。MPU6050内置1024字节的fifo缓冲区，可编程的加速度范围和陀螺仪范围，可编程的中断，使用400khz快速模式的i2c通信。对于MPU6050这款传感器的介绍，更详细的可参考手册和度娘，这款传感器很经典，网上的资料特别多。 MPU6050这款传感器应用场合非常多，如果你仔细观察，你会发现我们身边也有许多它的影子。如下 无人机 平衡车 运动手环 vr眼镜 每天刷的步数（也是依赖手机的陀螺仪传感器） 驱动mpu6050的方式 看完上边花里胡哨的图片后，想必您对这款传感器不陌生了，现在我开始说 如何在ROC-RK3308-CC开发板上轻松简单的实现设备的驱动 ，MPU6050作为一款经典而且性能非常强大的传感器，在RK3308的SDK中可以用多种方式去驱动，我在这简单总结一下，如下 1.纯粹自己写 这种方式就是自己通过i2c的接口函数去配置传感器的寄存器，然后在某一个条件去获取传感器的数据，进而将数据上报到用户层，在该论坛里就有贴子实现过，感兴趣的可自行搜索。 2

S形速度规划相对于梯形速度规划其速度曲线会更加平滑，电机运行会更加平稳。常见的S曲线包括7段式加速度曲线，这种曲线计算量大，而且规划起来困难。一种简单的方法是采用Sigmoid对称函数加减速曲线规划法。典型的Sigmoid函数为： 其值域为(0,1)，函数关于横坐标左右对称，关于点（0,0.5）中心对称。其函数图形为： 如要将此曲线应用在步进电机的加、减速过程中，需要将方程在XY坐标系进行平移，同时对曲线进行拉升变化。对于初速度为𝑣s，末速度为𝑣e，运动步数为2n的纯加/减速段，对于其中第i步，可以规划速度为： （1-1） 其中flex参数是用来调节区间范围的，使用该方法规划的速度曲线关于中心点对称。比如当𝑣s=10，𝑣e=100,2n=2，flex=5时，规划的速度曲线如下图所示。由于关于中心点对称，所以S速度曲线(图中紫色曲线)包围的面积等价于从初速度𝑣s按恒定加速度加速到𝑣e的曲线（图中绿色曲线）所包围的面积。 所以可以先按梯形曲线规划速度曲线，然后对于其中的加速度段和减速度段，分别进行按照式（5-2）进行s速度曲线规划。则已知初速度𝑣s，末速度𝑣e，线段距离s，加速度a，进行s曲线速度规划步骤为： 进行梯形速度规划，算出加速段距离s1,加速和匀速段总距离s2，减速度段距离s3，以及最大加速度𝑣max 对于加速段，按照式（1-1）方法执行s形速度规划 对于减速段，按照式(1

ardupilot库函数 ardupilot库函数是copter、plane、rover等无人驾驶仪的公用库。 核心库 AP_AHRS - 使用DCM或者EKF算法进行姿态角（roll、pitch）和航向（yaw）的估计 AP_Common - 通用函数库 AP_Math - 包括了各种常用的数学函数，尤其是进行向量操作的函数 AC_PID - PID(比例-积分-微分) 控制器库 AP_InertialNav - 惯性导航库，这个库使用GPS和气压计跟加速度计做融合，估计飞行器的位置、速度 AC_AttitudeControl - 基于PID进行飞行器的 位置 和 姿态 控制 AC_WPNav - 航路点导航库，这个是开源飞控的制导部分 AP_Motors - 多旋翼和传统的单旋翼电机混合控制库 RC_Channel - 遥控器通道库。用来将pwm输入/输出转化为角度等内部变量 传感器库 AP_InertialSensor - 陀螺和加速度计库。用来读取陀螺和加速度计数据、执行陀螺和加速度计的标定、为主程序和其他库提供角速度和加速度数据。 AP_Baro - 气压计 AP_GPS - gps AP_Compass - 三轴磁罗盘 其他重要的库 AP_Mission - 在eeprom中存储和恢复任务命令 来源： CSDN 作者： I Know I Care ZM 链接：

一、手册代码以及图示 二、流程说明 1、角度计算函数说明 //============================================================================ //函数名称：void AngleCalculate(void) //函数返回：无 //参数说明：无 //功能概要：车身角度计算。 //============================================================================ void AngleCalculate(void) { //读取加速度计 MMA8451_Read(); //读取陀螺仪 LS3G4200D_Read(); //取陀螺仪的X轴数据 VOLTAGE_GYRO = Gyro_X; //取加速度读计的Y轴数据 VOLTAGE_GRAVITY = Gray_Y; //陀螺仪零偏跟随 Gyro_Offset_Calculate(); if(VOLTAGE_GRAVITY > 1050) //限制加速度计读数-1050 ~1050 { VOLTAGE_GRAVITY = 1050; } if(VOLTAGE_GRAVITY <= -1050) { VOLTAGE_GRAVITY = - 1050; } //加速度计读取的Y轴数值转换为角度 g

本文主要介绍了卡尔曼滤波器的使用原理，给出了matlab代码，并在STM32F407平台对卡尔曼滤波器进行了验证，传感器为MPU6050与DPS310，测试结果令人满意，速度与高度无累积误差。 系统状态方程 在开始讲卡尔曼滤波器之前需要先提一下状态方程。因为卡尔曼的计算公式是建立在状态方程上的，所以我们需要先写出系统的状态方程。离散状态方程为： 其中 X (k)为当前状态， X (k+1)为下一时刻状态， Φ 为转移矩阵， B 为控制矩阵， u 为控制量， Г 为噪声矩阵， W 为系统噪声， Y 为输出量， H 为输出矩阵， V 为观测噪声。简单来说就是通过这一时刻已知的状态、控制量及系统噪声可以求出此刻的能观测到的输出以及下一时刻的状态。 那什么又是状态呢？对于我们要分析的系统来说，加速度、速度、以及高度就是系统的状态，也就是说公式中的 X (k)就是包含加速度、速度、以及高度的向量。 同理： 而状态转移矩阵 Φ 是表述下一时刻状态与此刻状态关系的矩阵，在本系统中我们能够非常清楚得列出他们的关系，假设我们采样周期T比较短，可以近似认为加速度a几乎不变，则 将上面几个等式写成矩阵形式则为： 由此我们可以得到转移矩阵Φ就是： 对于我们要分析的系统，没有控制量，不考虑其他系统噪声的情况下，后面两项可以直接拿掉，状态方程简化为： 状态方程第一个式子分析完了接下来分析下第二个式子。

MPU-60X0 是全球首例 9 轴运动处理传感器。 它集成了 3 轴 MEMS 陀螺仪， 3 轴 MEMS 加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器 DMP （ Digital Motion Processor ） ，可用 I2C 接口连接一个第三方的数字传感器，比如磁力计。扩展之后就可以通过其 I2C 或 SPI 接口 输出一个 9 轴的信号 （ SPI 接口仅在 MPU-6000 可用） 。 MPU-60X0 也可以通过其 I2C 接口 连接非惯性的数字传感器，比如压力传感器。 MPU-60X0 对陀螺仪和加速度计分别用了三个 16 位的 ADC ，将其测量的模拟量转化 为可输出的数字量。为了精确跟踪快速和慢速的运动，传感器的测量范围都是用户可控的， 陀螺仪可测范围为± 250 ，± 500 ，± 1000 ，± 2000 ° / 秒（ dps ） ，加速度计可测范围为± 2 ，± 4 ，± 8 ，± 16g 对 MPU6050 的配置主要需要 1. 上电检测芯片序列号 , 自检 2. 设定加速度陀螺仪的阈值和检测频率 3. 设定外部链接设备的驱动模式以及地址 4. 设定中断模式 , 比如要打开自由落体中断需要的设置 , 数据准备好中断需要的设置等 5. 设定电源管理模式 , 防止进入休眠 6. 循环读取数据 MPU 输出一共三种数据 , 包括陀螺仪输出

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

两轮平衡车相关算法 卡尔曼滤波函数 /************************************************************** 函数名称:float KalmanFilter (float ACC_Angle, float GYRO_RealY) 函数功能:加速度计和陀螺仪角度融合(卡称曼滤波) 输入参数: ACC_ Angle ( 加速度计计算出的角度) GYRO RealY (陀螺仪测量的角速度) 输出参数: Attitude_ Angle_ Y融合角度 **************************************************************/ //卡尔曼滤波的部分参数 #define Peried 1/500.0f //此参数基本不改变 #define Q 20.2f //增加Q，可以增加高频响应，但会影响融合曲线的平滑性 #define R 35.999f // float KalmanGain =1.0f; // float KalmanFilter(float ACC_Angle,float GYRO_RealY) { //卡尔曼滤波局部参量 static float Priori_Estimation = 0; //先验估计 static float Posterior_Estimation =