SPI（Serial Peripheral Interface）接口是全双工的同步串行通讯总线，支持通过多个不同的片选信号来连接多个外设。SPI接口通常由四根线组成，分别是提供时钟的SCLK，提供数据输出的MOSI，提供数据输入的MISO和提供片选信号的CS。同一时刻只能有一个SPI设备处于工作状态。为了适配不同的外设 ，SPI支持通过寄存器来配置片选信号和时钟信号的极性和相位。（imx6ull支持ecspi，即增强配置型spi，这里为了与其他兼容，统一用spi来称呼）。
如下图所示，假设该装置使用步进电机实现物体X的移动，系统要求物体X从A点出发，到B点停止，移动的时间越短越好且系统稳定。
实现凸轮同步必须先建立凸轮曲线工艺对象（TO_Cam），凸轮曲线的好坏直接影响到凸轮同步的效果。可以使用TIA博途内置的凸轮编辑器编辑建立凸轮曲线，也可以通过编程为凸轮曲线工艺对象写入数据，从而动态生成凸轮曲线。
今天我们来聊聊轨迹插值，在机器人的运动规划和控制领域，参考轨迹的生成是一个历史悠久的问题，已经发展出了一系列的方法。今天我们就来聊一聊轨迹插值领域中最常见的轨迹插值方法：多项式插值。
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。
上一章我们讲了简单的动画是如何绘制的，如果没有看上一章的童鞋，请点这里，本章的内容也是接着上一章的内容，代码也只修改其中部分。
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。
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。
它和被封装在核心运动框架（Core Motion Framework）里的加速度计有关。
随着现代生活质量提高，越来越多人开始注重自己的日常健康锻炼，计步作为一种有效记录监控锻炼的监控手段，已经广泛应用在移动终端的应用中。但目前大部分实现都是通过GPS信号来测算运动距离反推行走步数，有效但是在室内或者无GPS信号的设备上无法工作，同时GPS精度对结果的干扰也比较大，本文提出一个新的测步方法，即通过设备上的加速器来计算步数，在不支持GPS的设备上也可正常工作，可用以与GPS互相配合测步，让应用的使用场景更加多样。
Android操作系统11种传感器介绍 在Android2.3 gingerbread系统中，google提供了11种传感器供应用层使用。
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？
提到高数，我们往往想到一棵高高的树上挂着很多人，没错今天我们就从运动控制应用工程师的角度去看一下我们眼里的高数。
本文分享如何从 Android或 iOS （我的手机是ios）移动设备收集加速度数据，并使用它来对行走步数进行计数。
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
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。
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。
引言 目前，对于我们国内大多数的Windows Phone 7开发者来说，模拟器是调试程序的唯一选择。因此，和硬件相关的一些功能就没有办法进行测试。加速度传感器是Windows Phone 7中一个基本的传感器，很多应用软件和游戏软件都需要用到它，因此，使用其他手段来模拟重力加速度传感器是一个十分有用的尝试。 线索 在今年8月，Windows Phone 7开发工具还是Beta版本的时候，山羊胡大叔的Blog《给你的Windows Phone 7模拟器加入GPS和加速度传感
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。
通过前面章节的学习，我们已经学会了直线和部分曲线运动，同时我们也学会了加速、减速、摩擦力等操作。那么动画还有什么需要深入研究下去的呢？当然有，那就是让动画更加平滑，更细滑。
转矩等于转动惯量乘以角加速度，然后我们要注意一下单位，转矩的单位是NM,转动惯量的单位是kg*m2,角加速度单位是rad/s2。
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。
今天公司要求我进行传感器的开发,而且只给2天时间,反映下自己没做过这方面可能需要时间延长下,不管,就给你两天时间! 干不完就使劲加班…现在企业压榨劳动力太赤裸裸了,没办法,纵使心中万匹草泥马路过也得干活啊!
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。
这种种控制方式的特点是：控制简单、实现容易、价格较低，这种开环控制方式，负载位置对控制电路没有反馈。
1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
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。
上述主要包含主任务和零空间任务。一般适用于七自由度机械臂的控制，更多的优先级任务分解会导致较大的计算量，对机械臂的控制系统要求也更高。对笛卡尔任务进行任务分层，主要是针对特定的对接任务优先保证主抓捕方向上相关的位置或姿态的任务精度控制，从而保证捕获目标的顺利进行。机械臂有充足的自由度完成高优先级任务；而次级任务 的任务精度是在保证高优先级任务精度下，机械臂尽可能完成次级任务；零空间的任务是在高优先级任务和次级任务均完成的情况下，在二者的零空间内进行机械臂的自运动构型调整。
通过加速度传感器，螺旋仪传感器和磁力传感，我们可以获取到手机在当前三维空间中的形态，加速度传感器也被称作重力感应。在一些赛车游戏中可以广泛得到应用。在iOS5之前，iPhone支持的传感器有限，关于加速度传感器的管理用UIAccelerometer这个类负责，iOS5之后，有关设备空间信息的管理交由了CoreMotion这个框架，CoreMotion将多种传感器统一进行管理计算。
小编现在待的公司是一家提供云仿真软件的公司（远算科技），虽然这种形式的软件产品十分便利，价格还十分低廉，但是由于业内并不太了解，因此经常需要去接触制造类企业……因此我不得不经常乘坐高铁……
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。
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陀螺仪是无人机惯导系统最基本的组成元件之一，通过对陀螺仪输出的角速度进行积分，能够获得无人机的姿态角信息；在兴趣爱好的驱动下，近来购买了MPU-6050相关模块，通过串口把测试结果传输到电脑端，实现了位姿信号的采集，具体如下图所示：
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。
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
LSM6DSO实际上是六轴传感器，本文只使用到了其中的加速度计，关于LSM6DSO的基础应用可参考ST六轴传感器LSM6DSO使用说明。
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如今随着科技的飞速发展，手机上所搭载的设备也在不断地迭代更新。现在的一台智能手机上就搭载了许许多多的传感器，像重力传感器、光传感器、方向传感器等不同的传感器。在这些各种各样的传感器中，有一种十分重要的传感器就是加速度传感器。那么什么是加速度传感器？除了在手机上，还有没有其他的应用？
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：
52phm社区,与工业互联网人一起成长,社区能够提供学习到真实工业场景技术知识以及落地案例,其中涵盖工业数据集、工业标准库、机理模型、设备知识、机器学习、 深度学习、特征工程、振动分析、工业视觉、边缘硬件及传感器等技术知识！
上一节，我们整理了一个游戏开发的新框架（即：Game类），本节将运用这个框架，实现基本的加速度及摩托力效果。
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
机械臂轨迹规划是根据机械臂末端执行器的操作任务，在其初始位置、中间路径点和终止位置之间，采用多项式函数来逼近给定路径，它是机器人学的一个重要的研究内容。关于机械臂的轨迹规划可以分为关节空间的轨迹规划和操作空间轨迹规划。在操作空间的轨迹规划概念直观，但是需要进行大量的矩阵计算，并且操作空间的参数很难通过传感器直接获得，很难用于实时控制。在关节空间的轨迹规划能够根据设计要求适时调整机械臂各关节位置、角速度和角加速度，能够有效避免机构奇异性和机械臂冗余问题。因此，面向关节空间的轨迹规划得到广泛的应用。
（1）动力学用于机械臂的仿真，机械臂的动力学有助于进行机械臂完成特定任务比如目标捕获、操作、抓取以及分拣等操作；仿真可以得到机械臂在完成此类任务过程中的动态特性；
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。
在实际的应用开发中，会用到传感器，下面首先介绍一下iphone4的传感器，然后对一些传感器的开发的API作一简单介绍。
本文提出了一个基于物理的稀疏惯性动捕和人体受力估计方案：Physical Inertial Poser (PIP)。仅使用6个惯性传感器（Inertial Measurement Unit，IMU），该方案可以实时捕捉符合真实世界物理规律的人体运动，关节受力、以及地面作用力等信息。 该系统可以在CPU上以60fps的速度运行，算法延迟只有16毫秒，相比前人工作在公开数据及上达到了最高的姿态估计精度、动作平滑性、以及最低的系统延迟，并且首次实现了基于稀疏惯性传感器的人体受力估计。通过引入物理优化，该方案大幅提
首先：最重要的是 该设备需要支持H5的新特性DeviceMotion和DeviceMotionEvent 。
MCU：Micro Control Unit，微控制单元，如 STM32 单片机。
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