生成带有加速度计数值的图形可以通过以下步骤实现:
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在做 UWP 应用开发的时候还有什么理由可以用到加速度计呢?场景很多啦,比如做游戏,做类似 Surface Hub 那种一边旋转,一边所有内容跟着一起转的效果。
摘要:帕金森病是一种具有长期潜伏期的神经退行性运动障碍,目前尚无治疗方法。可靠的预测性生物标志物可能会改变开发神经保护治疗的努力,但仍有待确定。利用UK Biobank,我们研究了加速度计在普通人群中识别前驱帕金森病的预测价值,并将这种数字生物标志物与基于遗传、生活方式、血液生化或前驱症状数据的模型进行了比较。使用加速度计数据训练的机器学习模型在区分临床诊断的帕金森病和诊断前7年的前驱帕金森病与普通人群方面的测试性能优于所有其他测试模。加速度计是一种潜在的重要、低成本的筛查工具,用于确定有患帕金森病风险的人,并确定神经保护治疗临床试验的参与者。
注:本篇中的一些图采用横线放置,若观看不方便,可点击文章末尾的阅读原文跳转到网页版
它和被封装在核心运动框架(Core Motion Framework)里的加速度计有关。
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制,此威胁被认为是低风险的:首先,与麦克风不同,运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号,因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器;第二个限制来自常识,即由于200Hz的采样上限,这些传感器只能捕获语音信号的窄带(85-100Hz)。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁,并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve,它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
面对当前智能手机中App“过度收集”“系统越权”两大问题,“是否允许”越来越多地出现在用户使用App的时候。只有经过用户允许,App才能收集手机麦克风、照相机、位置等敏感信息。这是否意味着手机的安全漏洞被堵死了呢?
AHRS称为航姿参考系统包括多个轴向传感器,能够为飞行器提供航向,横滚和侧翻信息,这类系统用来为飞行器提供准确可靠的姿态与航行信息。
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
MPU 6050等IMU传感器用于自平衡机器人,无人机,智能手机等。IMU传感器帮助我们在三维空间中获得连接到传感器的物体的位置。这些值通常是角度,以帮助我们确定其位置。它们用于检测智能手机的方向,或者用于Fitbit等可穿戴设备,它使用IMU传感器跟踪运动。
这里我们使用开源的imu_tk进行标定,下载:https://github.com/Kyle-ak/imu_tk.git。
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在小程序日常开发中,我们可能会遇到需要通过旋转手机等方式来触发某种事件,为此,就需要调用手机当中的加速度计来为我们获取手机的当前状态了。
📷 原文来源:Lemberg Solutions Ltd 作者:Zahra Mahoor、Jack Felag、 Josh Bongard 编译:嗯~阿童木呀、KABUDA 现如今,与智能手机进行交互的方式有很多种:触摸屏、硬件按钮、指纹传感器、视频摄像头(如人脸识别)、方向键(D-PAD)、手持设备控制等等。但是我们该如何使用动作识别功能呢? 我们可以举一个例子来说明这个问题,比如当你持手机将其快速移动到左侧或右侧时,可以非常精确地显示出想要切换到播放列表中下一首或上一首歌曲的意图;或者,你可以将手机快
姿态解算代码 #include "Wire.h" #include "I2Cdev.h" unsigned long now, lastTime = 0; float dt; //微分时间 int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz; //加速度计陀螺仪原始数据 float aax=0, aay=0,aaz=0, agx=0, agy=0, agz=0; //角度变量 long axo
加速度计能够测量加速度、倾斜、振动或冲击,因此适用于从可穿戴健身装置到工业平台稳定系统的广泛应用。市场上有成百上千的加速度计器件可供选择,其成本和性能各不相同。
当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的2维CNN。但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN。在本指南中,我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
在写上一个动画系列的时候学到了非常多的知识,也认识了很多人。例如受邀进入了某个神秘的动效组织,全是一线的大神啊。有UI的大牛、UED的大神、iOS的大神。加入组织可以阅读这里:加入CRAnimatio
桔妹导读:机场、商场、火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定、室内面积大、路线复杂、用户判断方向难等问题,给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战,用户急需一种操作简单、交互友好的引导功能。本文讲述了使用三维重建技术、传感器计算技术和增强现实(AR)技术所开发的滴滴AR实景导航产品,并对开发过程中遇到的难点、挑战和解决思路展开介绍。
常被朋友们问起 到底啥是陀螺仪模块,IMU模块,惯导模块。这里以我的理解给大家一个通俗的解释:
三轴加速度计是一种惯性传感器,能够测量物体的比力,即去掉重力后的整体加速度或者单位质量上作用的非引力。当加速度计保持静止时,加速度计能够感知重力加速度,而整体加速度为零。在自由落体运动中,整体加速度就是重力加速度,但加速度计内部处于失重状态,而此时三轴加速度计输出为零。
无人机的飞行感知技术主要用作两个用途,其一是提供给飞行控制系统,由于飞行控制系统的主要功能是控制飞机达到期望姿态和空间位置,所以这部分的感知技术主要测量飞机运动状态相关的物理量,涉及的模块包括陀螺仪、加速度计、磁罗盘、气压计、GNSS模块以及光流模块等。 另一个用途是提供给无人机的自主导航系统,也就是路径和避障规划系统,所以需要感知周围环境状态,比如障碍物的位置,相关的模块包括测距模块以及物体检测、追踪模块等。 陀螺仪 目前商用无人机普遍使用的是MEMS技术的陀螺仪,因为它的体积小,价格便宜,可以封装为IC
重力,线性加速度,旋转矢量,显着运动,步进计数器和步进检测器传感器基于硬件或基于软件。 加速计和陀螺仪传感器始终基于硬件。 大多数由Android设备驱动的设备都有一个加速计,而且现在很多设备都包含一个陀螺仪。基于软件的传感器的可用性更加可变,因为它们通常依靠一个或多个硬件传感器来获取其数据。根据设备的不同,这些基于软件的传感器可以从加速计和磁力计或陀螺仪获取数据。
无人机的飞行感知技术主要用作两个用途,其一是提供给飞行控制系统,由于飞行控制系统的主要功能是控制飞机达到期望姿态和空间位置,所以这部分的感知技术主要测量飞机运动状态相关的物理量,涉及的模块包括陀螺仪、加速度计、磁罗盘、气压计、GNSS模块以及光流模块等。另一个用途是提供给无人机的自主导航系统,也就是路径和避障规划系统,所以需要感知周围环境状态,比如障碍物的位置,相关的模块包括测距模块以及物体检测、追踪模块等。
该文介绍了无人机上使用的各种传感器及其作用,包括陀螺仪、加速度计、磁罗盘、气压计、GNSS模块、光流模块、测距模块、超声波、红外TOF、激光、毫米波雷达和深度感知摄像头。同时文章还介绍了提高测量精度的方法和传感器冗余设计,并指出无人机产业的发展需要技术不断进步,尤其是无人机感知系统的发展。
MPU6050是世界上第一款也是唯一一款专为智能手机、平板电脑和可穿戴传感器的低功耗、低成本和高性能要求而设计的6轴运动跟踪设备。 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( DigitalMotion 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。
惯性测量单元(Inertial measurement unit,简称 IMU),是测量物体三轴姿态角及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计,部分IMU还包括三轴磁力计。IMU在小至手机、VR,大至航空、航天领域都得到了广泛的应用。手机中的微信运动记录步数使用了IMU;VR中随着头部姿态变换切换视野场景用到了IMU;在GPS之前,航运轮船跨海航行确认航向依赖IMU;Apollo登月中依赖IMU实现位置追踪和朝向确认等等。
许多技术文章都关注于二维卷积神经网络(2D CNN)的使用,特别是在图像识别中的应用。而一维卷积神经网络(1D CNNs)只在一定程度上有所涉及,比如在自然语言处理(NLP)中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决你可能正面临的一些机器学习问题。本文试图补上这样一个短板。
无人机的飞行感知技术主要用作两个用途,其一是提供给飞行控制系统,由于飞行控制系统的主要功能是控制飞机达到期望姿态和空间位置,所以这部分的感知技术主要测量飞机运动状态相关的物理量,涉及的模块包括陀螺仪、加速度计、磁罗盘、气压计、GNSS模块以及光流模块等。另一个用途是提供给无人机的自主导航系统,也就是路径和避障规划系统,所以需要感知周围环境状态,比如障碍物的位置,相关的模块包括测距模块以及物体检测、追踪模块等。 机体运动状态感知 陀螺仪 目前商用无人机普遍使用的是MEMS技术的陀螺仪,因为它的体积小,价格
谷歌曾于2017年夏季,推出了Android版Motion Stills(动图制作软件),为大量Android设备提供出色的视频捕捉和观看体验。随后,谷歌又进一步优化了Motion Stills,使其
惯性传感器在航空航天系统中主要用于姿态控制和导航。微机电系统的进步促进了微型惯性传感器的发展,该装置进入了许多新的应用领域,从无人驾驶飞机到人体运动跟踪。在捷联式 IMU 中,角速度、加速度、磁场矢量是在传感器固有的三维坐标系中测量的数据。估计传感器相对于坐标系的方向,速度或位置,需要对相应的传感数据进行捷联式积分和传感数据融合。在传感器融合的研究中,现已提出了许多非线性滤波器方法。但是,当涉及到大范围的不同的动态/静态旋转、平移运动时,由于需要根据情况调整加速度计和陀螺仪融合权重,可达到的精度受到限制。为克服这些局限性,该项研究利用人工神经网络对常规滤波算法的优化和探索。
小程序的加速度计是个很有意思的东西,可以用来做一些手机动作或3D场景。比如手机QQ上的附近的红包活动就是采用加速度计做的。这里写个demo初步做一下加速度计的使用方法。 主要步骤: 1、在页面onLoad的时候检测加速度计是否可用。 2、监听加速度计的返回参数(x,y,z)三轴。 3、根据不同的场景去处理数据。 index.wxml <canvas canvas-id='canvas1' style='width: {{ww}}px;height: {{hh}}px;'> </canvas> index
MCU:Micro Control Unit,微控制单元,如 STM32 单片机。
可穿戴式连接设备具有广阔的前景,尤其是在医疗保健领域。使用这些设备,我们可以连续访问重要的数据源,而不是定期测量与健康相关的征兆。本文介绍了支持这些可穿戴设备的各种传感器,其中包括陀螺仪,加速度计,可穿戴电极,温度传感器,高度计,接近传感器和生化传感器。
本文介绍的 Chrome 开发者工具基于 Chrome 65版本,如果你的 Chrome 开发者工具没有下文提到的那些内容,请检查下 Chrome 的版本 本文是 前端开发必备之Chrome开发者工具(上篇) 的下篇,废话不多说,直接开始介绍。 网络面板(Network) 网络面板记录页面上每个网络操作的相关信息,包括详细的耗时数据、HTTP 请求与响应标头和 Cookie等等。 捕捉屏幕截图 Network 面板可以在页面加载期间捕捉屏幕截图。此功能称为幻灯片。 点击 摄影机 图标可以启用幻灯片。图标为灰
文章列举了 12 个常用的 JavaScript API,包括 Geolocation、DeviceOrientation、Battery Status、Vibration 等等。对于每个 API,文章提供了详细的解释、示例代码和用法说明。这些 API 可以帮助开发人员在移动网页中实现诸如获取用户位置、访问设备传感器、监测电池状态、触发设备振动等功能。
本月早些时候,曾有过一条新闻:研究人员发现,即使用户明确拒绝所有手机应用程序所需权限,仍然有1300多个Android应用在收集用户的敏感数据。
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
该机器人,由迪士尼设计,Sphero负责具体实现,应用独有的技术,制作了一个真实的球形机器人BB-8,其球形主体可以自由移动,头部也可以跟着运动。
电源包括两部分,一部分12V转5V,使用的电源芯片是LM2576,用于给电机驱动供电,一部分是5V转3.3V,用于3.3V芯片及模块供电
增强现实(Augmented Reality, AR)是一种将计算机生成的虚拟信息(如图像、声音、视频等)叠加在现实世界上的技术。AR通过设备(如智能手机、平板电脑、AR眼镜)捕捉现实环境,然后将虚拟内容实时融合到用户的视觉体验中,从而增强对现实世界的感知。
我们大多数都有这样的经历:你正在酒吧和朋友们嗨皮(或者在Zoom call上的这些天),不知不觉的喝着甜饮料,房间却突然像船一样晃动起来了。
小伙伴们大家好,好久不更新RT-Thread实战笔记啦,今天来搞一搞MPU6050,话不多说,淦!
【摘要】 Python 是为嵌入式系统编写代码的绝佳选择。它使您能够更快地开发您的代码,并提供您在低级语言中找不到的安全保证。您现在已经掌握了使用 Python 开始嵌入式开发之旅的知识,并熟悉了一些可用的选项。
本篇文章首发于公众号:无人机系统技术。更多无人机技术相关文章请关注此公众号 一、前言
话说,小程序也能做摇一摇功能,但好像没怎么看到过有什么小程序做了这个?(大家如果看到,可以留言推荐一下),按耐不住心中好奇心的花叔这两天研究了一下。 在说这之前,请允许我描述一下Nodes的新功能,因
最近我们被客户要求撰写关于长短期记忆 (LSTM) 神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。
MPU6050的姿态解算方法有多种,包括硬件方式的DMP解算,软件方式的欧拉角与旋转矩阵解算,软件方式的轴角法与四元数解算。本篇先介绍最易操作的DMP方式。
随着现代信息技术的飞速发展,智能手机已经成为人们生活不可获取的一部分,同时其职能也从一开始的通讯发展到现在的娱乐、社交甚至生产,为了应对人们对手机越老越高的要求,其自身必定要生产的越来越人性化、智能化,而为了实现这一目标,就必定需要更加智能化的传感器支持,今天作者就在这里整理一下互联网及学术平台上开发可以查到的智能手机传感器相关信息,让我们进一步了解手上的这一台智能设备。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/
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