利用GY271测量旋转角度

2024-08-28

单片机实验: 三轴磁场模块 GY-271

最近买了一块三轴磁场模块进行实验名称:HMC5883L模块(三轴磁场模块) 型号:GY-271 使用芯片:HMC5883L 供电电源:3-5v 通信方式:IIC通信协议测量范围:±1.3-8 高斯 MCU: STC89C52RC 遇到的问题与解决方法: 1) 我的实验板 P1.0, P1.1 直接连接了板载液晶1602的插口而作为i2c协议的SDL, SCL输入, 我必须把 P1.0, P1.1 空出来,所以我用外接线连接了液晶 2) 看说明貌似 GY-271 输出是3.3V, 我先打算用

[STM32F10x] 利用定时器测量脉冲宽度

硬件:STM32F103C8T6 平台: ARM-MDk V5.11 前面一篇文章讲过如何利用定时器测量信号的频率(见[STM32F10x] 利用定时器测量频率),使用的是定时器的捕获/比较单元(Capture/compare),它也可以测量输入信号的脉冲宽度. 利用定时器测量脉冲宽度有两种方法. 方法1: 在捕获中断函数里改变捕获信号的触发沿(上升沿触发改为下降沿触发,或者下降沿触发改为上升沿触发),通过两次触发得到的计数器的差值,来计算出脉冲宽度.这种方法需要定时器的配置和[STM32F1

利用Python测量滴水湖的水面面积

美丽的滴水湖美丽的滴水湖坐落在上海的东南角,濒临东海,风景秀丽,安静舒适,是旅游.恋爱的绝佳去处.笔者有幸去过一回,对那儿的风土人情留下了深刻的印象,如果有机会,笔者还会多去几次! 滴水湖是个神奇的地方,神奇之处在于它的外形是一个正圆形,这源于城市规划者对临港新城的美好设想.每次路过这个美丽的湖时,笔者总会想:这个湖到底多大呢? 本文将会谈到如何如何得到滴水湖的水面面积.是手动测量?是地质勘测?No,No,No,我们还是借用我们熟悉的工具,那就是Python!什么,Python还能

android自定义控件(8)-利用onMeasure测量使图片拉伸永不变形,解决屏幕适配问题

使用ImageView会遇到的问题在Android应用中,都少不了图片的显示,ImageView,轮播图,ViewPager等等,很多都是来显示图片的,很多时候,我们都希望图片能够在宽度上填充父窗体,这样比较符合人的审美观点,但是问题就随之而来了,那就是高度如何定义??先来看一个普通的ImageView的 Xml布局文件的定义: <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xm

Mininet实验基于Mininet测量路径的损耗率

实验原理在SDN环境中,控制器可以通过对交换机下发流表操作来控制交换机的转发行为,此外,还可以利用控制器测量路径的损耗率.在本实验中,基于Mininet脚本,设置特定的交换机间的路径损耗速率,然后编写POX脚本,实现对路径的损耗率的测量. 拓扑图: 在该环境下,h0向h1发送数据包,由于在mininet脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑,所以我没有显示发现网络的代码以及其

Mininet系列实验（四）：基于Mininet测量路径的损耗率

1 实验目的熟悉Mininet自定义拓扑脚本的编写与损耗率的设定: 熟悉编写POX脚本,测量路径损耗速率 2 实验原理在SDN环境中,控制器可以通过对交换机下发流表操作来控制交换机的转发行为,此外,还可以利用控制器测量路径的损耗率.在本实验中,基于Mininet脚本,设置特定的交换机间的路径损耗速率,然后编写POX脚本,实现对路径的损耗率的测量 3 实验内容这是本实验的拓扑图,在该环境下,h0向h1发送数据包,由于在mininet脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的

[Fundamental of Power Electronics]-PART II-9. 控制器设计-9.6 环路增益的测量/9.7 本章小结

9.6 环路增益的测量测量原型反馈系统的环路增益是一个非常好的工程实践.这种实践的目的是验证系统是否被正确地建模.如果是的,那么已经应用了良好控制器设计的系统,其特性将满足相关瞬态过冲(相角裕度),干扰抑制,直流电压输出等方面的期望.不幸的是,总有一些原因导致实际系统与理论模型不同.可能会出现原始系统中无法解释的现象,并且严重影响系统的特性.可能存在噪声和电磁干扰(EMI),这会导致系统传递函数以意想不到的方式偏移. 因此,让我们来考虑图9.46所示反馈系统的环路增益\(T(s)\)的测量.我

极客DIY：制作一个可以面部、自主规划路径及语音识别的无人机

引言现在大部分无人机厂商都会为第三方开发者提供无人机API接口,让他们更容易地开发无人机飞行控制应用程序,让无人机想怎么玩就怎么玩.有的API接口可以帮助开发者开发基于Web版的APP.手机APP甚至是用Python编写的直接在无人机上运行的APP.经过我的研究和选择之后,我觉得选择Parrot AR.Drone2无人机,当然你可以购买全新的无人机,但这里考虑成本的问题,我觉得使用二手的无人机.Node.js是一个基于google v8+javascript的服务端编程框架.但是Node.js

空间插值文献阅读（Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall）

空间插值技术应用必读论文---P. Goovaerts, Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 113-129. 本博文从研究意义.研究区及预处理.所使用的插值方法以及对插值方法的评价这四个角度对该文进行了详细评述,并分析了该文的一些不足. 1内容评述该文利用三种以高程作为辅助信息的

SRTM数据介绍与说明

一.SRTM 的背景引言美国利用航天飞机搭载成像雷达对地进行观测始于20 世纪80 年代初.1982 年11 月和1985 年10 月, 美国分别进行了两次称为S IR2A 与S IR2B 的航天飞机成像雷达实验, 结果证明合成孔径雷达(SAR ) 具有其他传感器所无法比拟的优势, 主要是具有全天候.全天时对地表成像与测绘的能力并具有一定的穿透能力. 1994年4 月.10 月, 美国的宇航局(NASA ).喷气推进实验室(JPL ) 和国家图像测绘局(NIMA ) 与德国和意大利的航天局合作

通过ReconstructMe实现3D扫描

实物3D建模目前在3D游戏制作过程中,需要专业人士花几天甚至数星期的时间,借助于Autodesk 3ds Max和Maya等昂贵的软件工具制作3D模型.纹理和动画.游戏制作中经常使用一种方法,即设计师为人物模型构和道具构建一比一实体模型,然后利用坐标测量仪对模型创建数字化的虚拟版本.现在有一种更快速.廉价的方法:利用kinect等3D摄像头采集实物表面的3D形状,3D扫描后会形成一组点集,称为"点云":然后在点云上构建一个光滑的3D表面,通过平滑处理.表面渲染后快速将实物"

CSS学习笔记一：css 画平面图形

最近在学习CSS,先从CSS画点平面图形入手,发现除了正方形.长方形此类比较简单,只要有长宽设置恰当即可,画圆要涉及radius,然后恢复到做界面的最讨厌的状态了,不断的修改设值,调整数据,所幸并不多.下面就进入正文介绍吧,先将图形以及代码摆放出来,然后讲解下如何画,以及一些小细节. 1.正方形 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>triangle</title> <style type="t

转载泡泡机器人——IMU预积分总结与公式推导2

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算,实时更新载体的位姿及速度等状态,回顾上一篇给出的运动模型,如果已知k时刻的载体状态Rk.vk和pk,则利用IMU测量值可以直接递推得到k+1时刻的载体状态,根据这种思路,如果知道上一帧图像采样时刻载体的位姿和速度,则可以递推得到当前帧的位姿和速度.需要注意的是,传统的

IMU

(1)用IMU来进行预测读入一个10/20帧的数据集,通过IMU来初步预测出位姿以及显示其路径. Christian Forster, Luca Carlone, Frank Dellaert, Davide Scaramuzza, "IMU Preintegration on Manifold for Efficient Visual-Inertial Maximum-a-Posteriori Estimation," Robotics: Science and Systems (

四元数运动学笔记（5）IMU驱动的运动误差方程

1.扩展卡尔曼滤波EKF1.1线性化卡尔曼滤波1.2偏差微分方程的推导1.3线性化卡尔曼滤波的流程1.4 离散EKF2.误差状态的运动方程2.1连续时间的IMU系统动态方程2.1.1相关变量2.1.2真实状态运动方程(true-state kinematics equations )2.1.3标称状态运动方程(normal-state kinematics equations )2.1.4误差状态运动方程2.2离散时间的IMU系统动态方程2.2.1离散时间的IMU系统动态方程2.2.2误差状态的

Java并发（一）并发编程的挑战

目录一.上下文切换 1. 多线程一定快吗 2. 测试上下文切换次数和时长 3. 如何减少上下文切换 4. 减少上下文切换实战二.死锁三.资源限制的挑战四.本章小结并发编程的目的是为了让程序运行得更快,但是,并不是启动更多的线程就能让程序最大限度地并发执行.在进行并发编程时,如果希望通过多线程执行任务让程序运行得更快,会面临非常多的挑战,比如上下文切换的问题.死锁的问题,以及受限于硬件和软件的资源限制问题,本章会介绍几种并发编程的挑战以及解决方案. 一.上下文切换即使是单核处理器也支持

[问题解决]不使用PWM调速系统，彻底解决一个L298N带动两个电机却转速不同的问题

问题描述:由单片机的VCC引脚供电,使用L298N控制两个电机,发现左右两个轮子的转速老是不一样,更多的情况是左轮转速高(左轮电机接OUT1和OUT2),右轮转速低(右轮电机接OUT3和OUT4)甚至不转(需要用手戳一下才转). 在这种情况下,如果让下车前行,它很有可能走的不是直线,甚至会以右轮为圆心原地打转.为了解决这个问题,我做了以下几种猜想并加以验证: 猜想1:右电机卡壳或其他原因造成其电阻过大. 实验:交换左右轮结果:情况与问题描述没有区别.这说明不是电机的问题. 猜想

19个三维GIS软件对比

19个三维GIS软件对比麦豆科研技术中心 days ago 我国GIS经过三十多年的发展,理论和技术日趋成熟,在传统二维GIS已不能满足应用需求的情况下,三维GIS应运而生,并成为GIS的重要发展方向之一.上世纪八十年代末以来,空间信息三维可视化技术成为业界研究的热点并以惊人的速度迅速发展起来,首先是美国推出Google Earth.Skyline.World Wind. Virtual Earth.ArcGIS Explorer等,我国也紧随推出了EV-Globe .GeoGlobe.VRM

20180710使用gh

转自:http://www.ywnds.com/?p=14265 一.背景 GitHub正式宣布以开源的方式发布gh-ost:GitHub的MySQL无触发器在线更改表定义工具!下面是官方给出gh-ost产生的背景. gh-ost是GitHub在2016年5月份开源的,目的是解决一个经常碰到的问题:不断变化的产品需求会不断要求更改MySQL表结构.gh-ost通过一种影响小.可控制.可审计.操作简单的方案来改变线上表结构. 在介绍gh-ost之前,我们先了解一下各种现有方案,以及为什么要自己开发

从零开始一起学习SLAM | 用四元数插值来对齐IMU和图像帧

视觉 Vs. IMU 小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊师兄:又遇到啥问题啦? 小白:是这样的,现在VIO(Visual-Inertial Odometry,视觉惯性里程计)很火,我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合,这样利用IMU测量的先验信息,可以给图像一个比较好的初值... 师兄:嗯嗯,这个思路没问题的啊,图像信息和 IMU 确实存在一定互补性,两者各有所长,取长补短.

在IAR平台建立STC8ASK64S4A12单片机工程

转载:http://www.51hei.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=168481&page=1#pid737250 一般我们使用STC单片机都是基于老旧的KEIL v4.0平台,STC官方给的头文件也是只支持keil v4.0平台.我们如果要在其他平台比如IAR上开发STC8ASK64S4A12,就没法实现,网上也没有人做过类似的事情.市面上有不少热门的单片机,比如STM32系列单片机不仅支持keil v5.0平台,而且支持IAR平台,这将对

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