位置推定
オンボードの IMU、GPS、およびカメラを使用してプラットフォームの位置および向きを推定
これらの例では、センサーのフュージョンとフィルター処理の手法を適用することで、IMU、GPS、およびカメラのデータを使用してプラットフォームの位置を推定します。
注目の例
Gesture Recognition Using Inertial Measurement Units
Recognize gestures based on a handheld inertial measurement unit (IMU). Gesture recognition is a subfield of the general Human Activity Recognition (HAR) field. In this example, you use quaternion dynamic time warping and clustering to build a template matching algorithm to classify five gestures.
慣性ナビゲーションの IMU と GPS フュージョン
この例では、無人航空機 (UAV) またはクワッドコプターに適した IMU と GPS のフュージョン アルゴリズムを作成する方法を示します。
地上ビークルの位置と向きの推定
この例では、慣性計測ユニット (IMU) と全地球測位システム (GPS) 受信機からのデータを融合させて、地上ビークルの位置と向きを推定する方法を説明します。
Visual-Inertial Odometry Using Synthetic Data
Estimate the pose (position and orientation) of a ground vehicle using an inertial measurement unit (IMU) and a monocular camera. In this example, you:
