- ST IMU（惯性测量单元）是一种集成了加速度计、陀螺仪和磁力计的传感器，广泛应用于姿态检测。凭借其高精度和实时性能，ST IMU在多个领域发挥着重要作用。在消费电子领域，ST IMU被广泛应用于智能手机、平板电脑和可穿戴设备中，实现屏幕自动旋转、运动追踪和健康监测等功能。通过实时姿态检测，这些设备能够提供更为直观的用户体验。在汽车行业，ST IMU用于车辆的动态稳定控制系统，提高行驶安全性。通过监测车辆的姿态变化，系统能够及时调整悬挂和刹车，以应对各种驾驶条件。在机器人技术中，ST IMU帮助机器人实现
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ST IMU LSM6DSV16X 姿态检测
- 据Forbes报道，到2050年，全球60岁以上的人口预计将达到20亿。就此而言，这将代表全球五分之一以上的人口。随着老年人口的增加，需要更先进的家用监控，同时仍然允许人们保持个人自主权。根据美国疾病控制与预防中心的数据，每年有近四分之一的老年人跌倒，而跌倒是老年人因创伤入院的主要原因，如图1所示。 跌倒检测系统可使用传感器驱动的解决方案，通过准确的点云数据提供非接触、非隐私的侵入式感应。图1：德州仪器毫米波传感器可用于老年人、残疾人和紧急监视系统中的姿态检测德州仪器毫米波传感器如何帮助解决当今
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毫米波传感器 姿态检测
- 介绍了以中天CK-CPU架构及其平台为核心，可检测乒乓球在球案上的落点位置，并显示搭载在阿里云服务器的网站。落点检测的方法是声源定位法，即通过布置在乒乓球案周围的三个麦克风采集球落在乒乓球案上的声音或者击球时的声音，然后经过放大器、带通滤波器、比较器等信号处理单元，比较收到三路信号的时间差，经过计算，最终确定落点或击球点在三维空间的具体位置。通过无线网络接口模块ESP8266，可以将各种数据上传到阿里云服务器上，并在web端用图形化显示重现落点位置，帮助人们分析乒乓球训练中的各种问题，提升人们的乒乓球技能
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声源定位 姿态检测 图形化重现 201805
- 着重分析了两轮自平衡小车的设计原理与控制算法，采用卡尔曼滤波算法融合陀螺仪与加速度计信号，得到系统姿态倾角与角速度最优估计值，通过双闭环数字PID 算法实现系统的自平衡控制。设计了以MPU-6050传感器为姿态感知的两轮自平衡小车系统，选用8位单片机HT66FU50A为控制核心处理器，完成对传感器信号的采集处理、车身控制以及人机交互的设计，实现小车自主控制平衡状态、运行速度以及转向角度大小等功能。
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两轮自平衡 姿态检测 卡尔曼滤波 数据融合 PID 控制器 201603
- 摘要：在研究两轮自平衡电动车的平衡控制的基础上，设计了基于MEMS组合模块的姿态测量系统。通过对各MEMS传感器输出信号特征的提取、分析，将离散化低通滤波器模型与互补滤波的思想相结合，巧妙地构造出一种便于本系
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MEMS 组合 模块 姿态检测
- 基于数字图像处理技术，研究了工业目标检测中集成块的定位和姿态检测方法。先通过对目标图像的预处理和阈值分割完成图像的前期处理，然后通过面积法实现了集成块管脚的定位和检测，再用中心点斜率法完成了对集成块姿态的检测。
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数字图像 处理技术 集成块 姿态检测
姿态检测介绍
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