MANUALS. WSP-038 IMU Installation Manual v1.6. WASSP Sensor Box with WSP-038 Manual V4.2

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IMU 是 惯性测量单元 （Inertial Measurement Unit）的缩写。 它是一种电子设备，用于测量和报告物体的三个基本线性运动（加速度）和三个基本角运动（角速度）。 IMU无论大小从超小型的MEMS传感器，到高精度的激光陀螺，其原理都是采用惯性定律实现的，IMU 通常包括一组加速度计和 陀螺仪，他们是惯性系统的核心部件，是影响惯性系统性能的主要因素。 此外，有时还包括 磁力计。 具体来说，IMU 的主要组件包括： 加速度计（Accelerometer）： 用于测量物体的 …

The sensor suite installed on IRVE-3 for the purposes of trajectory reconstruction includes the GLN-MAC IMU, WASSP accelerometer, JAVAD GPS, and five nose cap pressure transducers. Four onboard cameras transmit HD video to capture details of aeroshell deployment and entry response. Ground based measurements include radar

2021年1月22日 · IMU 惯性测量单元 (Inertial Measurement Unit) 是测量物体三轴角速度和加速度的设备。 狭义上，一个IMU内在正交的三轴上安装陀螺仪和加速度计，共6个自由度，来测量物体在三维空间的角速度和加速度，这就是我们熟知的"6轴IMU"；广义上，IMU可在加速度计和陀螺仪的基础上加入磁力计，就形成了"9轴IMU"。 磁力计：用卡尔曼或者互补滤波等算法为用户提供拥有绝对参考的俯仰角、横滚角和航向角。 增加了磁力计的9轴传感器又被称为AHRS 航姿参考系 …

Matlab project for Kalman filter to integrate WASP wireless localisation with IMU sensor - idaohang/WASPINSintegration

2020年6月4日 · IMU技术的出现弥补了GPS定位的不足，两者相辅相成，可以让自动驾驶汽车获得最准确的定位信息。 IMU全称inertial measurement unit，即惯性测量单元，它由三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪组成，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺仪检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，对这些信号进行处理之后，便可解算出物体的姿态。 值得注意的是，IMU提供的是一个相对的定位信息，它的作用是测量相对于起点物体所运动的路 …

The WASSP Sensor Box is an interfacing box to simplify installation of an integrated sensor system required by WASSP multibeam systems. NOTE: This manual supports the WSP-400-280 product including an integrated WSP-038 sensor. On the side of the sensor box there will be a label to confirm this.

2023年5月16日 · The pitch, roll and heave motions were corrected with a WASSP Sensorbox (Furuno ENL, Auckland, New Zealand) inertial measuring unit (IMU). WASSP CDX software (version 3.9, Furuno ENL, Auckland, New Zealand) was used for the device control as well as recording the MBES data, whereas the postprocessing of the data was performed with BeamworX ...

We propose a comprehensive SLAM framework that tightly integrates multiple sensors of different sensing modalities, i.e. lidars, cameras, IMU and UWB ranging sensors, in a seamless manner. We devise a loop closure scheme that is triggered by visual place recognition and further refined via a two- stage pointcloud alignment.