Mayitzin/ahrs

해결하는 문제

자이로스코프, 가속도계, 자력계에서 얻은 센서 데이터를 사용하여 항공기, 웨어러블 기기, 자동 운송 수단과 같은 모바일 시스템의 자세(자세 및 방위)를 추정하는 알고리즘의 컬렉션을 제공합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 자세 추정을 위한 두 가지 주요 접근 방식을 구현합니다:

• 와바의 문제 (WP): 중력 및 지자기 벡터와 같은 측정 벡터를 기준 벡터와 비교하여 회전 행렬을 찾는다.
• 데드레코닝 (DR): 측정된 국부적 각속도를 적분하여 시간이 지남에 따라 센서의 각 위치를 추정한다.

매드윅, 마호니, 확장 칼만 필터(EKF), 비선형 칼만 필터(UKF) 등 다양한 추정기들을 포함하며, 특정 센서 입력과 튜닝 파라미터로 구성할 수 있습니다.

대상 사용자

순수한 Python에서 빠른 프로토타이핑, 교육, 자세 추정 알고리즘 테스트에 집중하는 개발자 및 학생들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 광범위한 알고리즘 라이브러리: QUEST, TRIAD, UKF, FKF 등 다양한 추정기를 지원합니다.
• 순수한 Python: 최소한의 종속성으로 NumPy 기반으로 구축되었습니다.
• 합성 데이터 생성: 테스트를 위한 MARG 센서 데이터를 생성하는 sensors 클래스를 포함합니다.
• 지구과학 분석: 지구과학 계산 및 좌표계 변환을 위한 도구를 제공합니다.
• 교육 중심: 코드는 원본 연구 논문과 일치하도록 재구성되었으며, 코드 내부에 수식 참조가 포함되어 있습니다.