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开发简单且低成本的智能手机云台...
智能手机万向节的开发，通过使用微控制器和 MPU 6050 传感器，使其变得简单且更省钱。最近，摄像和图像处理的发展与智能手机技术的快速发展密不可分。最受欢迎的功能之一是相机。手部运动和冲击会导致最大效果减少。为了提高相机拍摄和视频的质量，必须有一个稳定器来稳定相机位置。因此，预计本文的结果能够为廉价的智能手机万向节做出贡献。万向节的设计和实现使用丙烯酸作为材料，厚度为 5 毫米。该 MPU 6050 传感器经过优化，可检测 X、Y 和 Z 轴的摆动或滚动、俯仰和偏航。陀螺仪和加速度计为微控制器提供输入，微控制器将处理 3 个伺服电机的输出，这些伺服电机的作用是将相机的位置保持在指定的设定点。结果表明，MPU 6050 传感器可以响应 1.34° 的滚动、0.25° 的俯仰和 0.78° 的偏航角度读数误差。伺服电机最大运动误差为 1.5°。因此，可以得出结论，万向架可以以更低的成本和更低的误差实现最佳工作。预计下一步研究将增加其他合适且精确的控制，即 PID 或模糊。
椭圆 AHRS 和 INS 用户手册 - 北
ADC：模数转换器 AHRS：姿态航向参考系统 CAN（总线）：控制器局域网 DHCP：动态主机配置协议 DVL：多普勒速度计 EKF：扩展卡尔曼滤波器 EEPROM：电可擦可编程只读存储器 FIR：有限脉冲响应（滤波器） FTP：文件传输协议 FS：全量程 FOG：光纤陀螺仪 GNSS：全球导航卫星系统 GPS：全球定位系统 IIR：无限脉冲响应（滤波器） IMU：惯性测量单元 INS：惯性导航系统 IP：互联网协议 LBL：长基线 MAC（地址）：媒体访问控制 MEMS：微机电系统 NED：东北向下（坐标框架） NA：不适用 NMEA（NMEA 0183）：国家海洋电子协会（标准化通信协议） PPS：每秒脉冲（信号） RAM：随机存取存储器 RMA：返回商品授权 RMS：均方根 RTCM：海事无线电技术委员会（协议） RTK：实时运动学 SI：国际单位制 TBD：待定义 TCP：传输控制协议 UDP：用户数据报协议 UTC：协调世界时 USBL：超短基线 VRE：振动校正误差 WGS84：世界大地测量系统 1984 WMM：世界磁模型
HRM-Pro™加所有者手册
您可以使用兼容的Garmin设备与HRM-Pro Plus配件配对，以提供有关您的运行表格的实时反馈。HRM-Pro Plus具有一个加速度计，该加速度计测量躯干运动以计算六个运行指标。节奏：节奏是每分钟的步骤数。它显示总步骤（右和左组合）。垂直振荡：垂直振荡是您的弹跳。它显示以厘米测量的躯干的垂直运动。接地接触时间：接地接触时间是您在跑步时在地面上花费的每个步骤的时间。它以毫秒为单位进行测量。注意：步行时没有接地接触时间和平衡。接地接触时间余额：接地接触时间余额在跑步时显示地面接触时间的左/右平衡。它显示一个百分比。例如，53.2箭头向左或向右指向。步幅长度：步幅长度是从一个步行到下一个步伐的长度。它以米为单位进行测量。垂直比：垂直比是垂直振荡与步幅长度的比率。它显示一个百分比。较低的数字通常表示更好的运行表格。
Ellipse AHRS 和 INS 用户手册 - Northwind
ADC：模数转换器 AHRS：姿态航向参考系统 CAN（总线）：控制器局域网 DHCP：动态主机配置协议 DVL：多普勒速度计 EKF：扩展卡尔曼滤波器 EEPROM：电可擦可编程只读存储器 FIR：有限脉冲响应（滤波器） FTP：文件传输协议 FS：全量程 FOG：光纤陀螺仪 GNSS：全球导航卫星系统 GPS：全球定位系统 IIR：无限脉冲响应（滤波器） IMU：惯性测量单元 INS：惯性导航系统 IP：互联网协议 LBL：长基线 MAC（地址）：媒体访问控制 MEMS：微机电系统 NED：东北向下（坐标框架） NA：不适用 NMEA（NMEA 0183）：国家海洋电子协会（标准化通信协议） PPS：每秒脉冲（信号） RAM：随机存取存储器 RMA：返回商品授权 RMS：均方根 RTCM：海事无线电技术委员会（协议） RTK：实时运动学 SI：国际单位制 TBD：待定义 TCP：传输控制协议 UDP：用户数据报协议 UTC：协调世界时 USBL：超短基线 VRE：振动校正误差 WGS84：世界大地测量系统 1984 WMM：世界磁模型
MTi 用户手册 - 测量传感器
Xsens 的 MTi 产品组合目前有 7 个系列成员，功能范围从惯性测量单元 (IMU) 到完全集成的 GPS/INS 解决方案。所有产品都包含 3D 惯性传感器组件（ISA：陀螺仪和加速度计）和 3D 磁力计，可选配气压计和 GNSS 接收器。MTi 产品系列分为两个系列，即 MTi 10 系列和 MTi 100 系列。MTi 10 系列是 Xsens 的入门级型号，具有强大的精度和有限的 IO 选项范围。100 系列是革命性的新型 MEMS IMU、方向和位置传感器模块，提供前所未有的精度和广泛的 IO 接口。所有 MTi 都具有强大的多处理器核心设计，能够以极低的延迟处理滚动、俯仰和偏航，以及输出校准的 3D 线性加速度、转速（陀螺仪）、（地球）磁场和大气压力（仅限 100 系列）数据。MTi-G-700 GPS/INS 还提供 3D 位置和 3D 速度。MTi 接口可直接提供 50 多种不同的输出格式。每种产品的各种输出可在第 4.1 节中找到。本文档描述了所有 7 个 MTi 的使用、基本通信接口和规格。它们的不同之处已明确指出。从机械和软件接口的角度来看，所有产品都设计为可互换。
机床线性轴几何性能诊断
机床线性轴将切削刀具和工件移动到所需位置以进行零件生产 [1] 。典型的机床具有多个线性轴，它们的精度直接影响所制造零件的质量。然而，在机床的使用寿命内，新出现的故障会导致性能下降，降低精度和重复性 [2] 。进给驱动系统中的典型误差来源是系统组件（如导轨和循环球）的点蚀、磨损、腐蚀和裂纹 [3] 。随着性能下降的加剧，刀具到工件的误差也会增加，最终可能导致故障和/或生产质量下降 [4] 。然而，对性能下降的了解是难以捉摸的；对轴性能下降的正确评估通常是一个手动、耗时且可能成本高昂的过程。虽然机床性能评估的直接方法已经很成熟 [5] 并且对于位置相关的误差量化来说是可靠的，但这种测量通常会中断生产 [6] 。需要一种用于线性轴的在线状态监测系统来帮助减少机器停机时间、提高生产率、提高产品质量并增强对制造过程的了解 [7] 。监测线性轴组件状态的努力已经利用了各种传感器，例如内置旋转编码器 [8] 、电流传感器 [4] 和加速度计 [9,10] 。这些对线性轴状态监测的尝试在以下方面受到限制
mod_cyber安全批次04
rci已为各种导弹系统中的战术应用制定并合格了基于闭环的惯性测量单元（IMU）和惯性导航系统（INS）的技术。它已在许多任务中成功进行了测试，并通过准确的表演证明了其信誉。基于雾的IMU/INS由三个闭环雾模块组成，以感知车辆（导弹）围绕车身轴的旋转，并使用石英加速度计测量沿车身轴的线性加速度。以及陀螺仪和加速度计，处理和驱动电子和电源模块将包装在机械外壳中，该机械外壳具有由相应用户指定的预定义的电气和机械接口。具有基础架构的专用清洁室，用于光学集成和测试以及电子组装线和动态校准设施，以制造基于雾的IMU/INS。imu/ins应按照用户指定的各种气候和动态测试进行，为此需要精心设计的环境测试设施。基于雾的IMU/INS技术是高度面向过程的，需要强大质量管理系统支持的熟练人力，以确保每个级别的质量。身份验证的质量检查机构将参与质量检查矩阵中定义的生产过程的不同阶段。基于雾的IMU/INS纯粹是RCI开发的本地技术，其进口含量为总成本的20％-28％。
MTi 用户手册 - 测量传感器
Xsens 的 MTi 产品组合目前有 7 个系列产品，功能范围从惯性测量单元 (IMU) 到完全集成的 GPS/INS 解决方案。所有产品都包含 3D 惯性传感器组件（ISA：陀螺仪和加速度计）和 3D 磁力计，并可选配气压计和 GNSS 接收器。MTi 产品系列分为两个系列，即 MTi 10 系列和 MTi 100 系列。MTi 10 系列是 Xsens 的入门级型号，具有强大的精度和有限的 IO 选项范围。100 系列是革命性的新型 MEMS IMU、方向和位置传感器模块，提供前所未有的精度和广泛的 IO 接口。所有 MTi 均采用强大的多处理器核心设计，能够以极低的延迟处理滚动、俯仰和偏航，以及输出经过校准的 3D 线性加速度、转速（陀螺仪）、（地球）磁场和大气压力（仅限 100 系列）数据。MTi-G-700 GPS/INS 还提供 3D 位置和 3D 速度。MTi 接口可直接提供 50 多种不同的输出格式。每种产品的各种输出可在第 4.1 节中找到。本文档介绍了所有 7 种 MTi 的使用、基本通信接口和规格。它们之间的差异已明确标明。从机械和软件接口的角度来看，所有产品都设计为可互换。
自主导航和...
I.引言带有障碍物检测的自动平衡线遵循机器人是一种高级自主设备，它可以整合路径跟踪，稳定性控制和避免障碍物功能。它利用红外传感器识别并遵循路径，该路径可以是白色表面上的黑线或黑色表面上的白色线，从而确保准确的导航。为了保持稳定性，机器人结合了陀螺仪和加速度计等传感器，即使在不规则的表面上也可以保持直立。以及线条跟踪和自动平衡，该机器人配备了使用超声传感器的障碍物检测机构。该传感器通过传输声波和解释返回的回声来计算机器人与任何对象之间的距离。障碍物检测功能可防止碰撞，从而使机器人更可靠和有效。但是，必须注意，由于其材料特性，超声传感器可能无法检测到某些对象，这可能不会有效地反映声波。机器人由Arduino Uno微控制器管理，该机器人控制器从红外传感器，稳定性传感器和超声波传感器中处理信息，以对运动，方向和平衡进行实时调整。这些功能使机器人非常适合诸如军事操作，交付系统，运输网络和帮助视力障碍的个人等应用。除了提到的功能外，自动平衡线跟踪机器人还包含高级控制算法，例如PID（比例构成 -
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测