../UserLib/SonserLib/Src/IMU963RA.c(26): note: expanded from macro 'GET_IMU963RA_SDA'

时间: 2023-12-13 13:03:10 浏览: 476
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kalman_c.rar_GPS-IMU_IMU/GPS_imu gps_kalman C_kalman c++

这个错误提示是由于宏展开导致的。在文件 "IMU963RA.c" 的第 26 行，宏 "GET_IMU963RA_SDA" 被展开，而展开后的代码有一些问题。根据提示，你可以检查一下 "IMU963RA.c" 文件中的宏定义，特别是 "GET_IMU963RA_SDA" 这个宏的展开代码部分，看看是否存在语法错误或其他问题。
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User : In member function ‘virtual bool IMUFactor::Evaluate(const double* const*, double*, double**) const’: /home/yang/vins-mono-catkin_ws/src/vins-mono-master/vins_estimator/src/utility/../initial/../factor/imu_factor.h:93:18: error: ‘imu_file’ was not

C知道: 这个错误提示表明在函数“IMUFactor::Evaluate(const double* const*, double*, double**)”中使用的变量“imu_file”未定义。要解决这个错误，你需要确保在函数的上下文中正确定义和初始化“imu_file”变量...

读取#@brief: gerneral config parameters general: use_ros: true #@type: bool @detail: flag to control using ROS functions or not # if ture, you can send or receive messages through ROS (different messages need to be config in their own yaml file separatedly) use_proto: true #@type: bool @detail: flag to control using Proto functions or not # if ture, you can send or receive sensor: #@brief: config file for Imu message imu: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_imu.yaml #@brief: config file for Gnss message gnss: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_gnss.yaml #@brief: config file for Odom message odom: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_odom.yaml #@brief: config file for Lidar message lidar: include: ../sensor_config/lidar/rs_lidar.yaml #@brief: config file for Lidar message camera: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_camera.yaml #@brief: config file for Radar message radar: include: ../sensor_config/other_sensors/rs_radar.yaml

std::string imuInclude = sensor["imu"]["include"].as<std::string>(); std::cout << "imu include: " << imuInclude << std::endl; } if (sensor["gnss"]) { std::string gnssInclude = sensor["gnss"][...

#include "zf_common_headfile.h" #include "pinconfig.h" #include "imu.h" float GyrozOffset = 0; uint16_t autoComputeCounter = 0; void getGyrozOffset() { float kp = 0.005; float ki = 0.010; float error; float next_error; float delta; error = imu963ra_gyro_transition(imu963ra_gyro_z) - GyrozOffset; delta = kp*(error - next_error) + ki*error; GyrozOffset = GyrozOffset + delta; next_error = error; autoComputeCounter++; } // void getGyrozOffset(void) //IMU零飘初始化 // { // for (uint16_t i = 0; i < 100; ++i) // { // imu963ra_get_gyro(); // GyrozOffset += imu963ra_gyro_transition(imu963ra_gyro_z); // system_delay_ms(5); // 最大 1Khz // } // GyrozOffset /= 100; // }

这段代码用于计算陀螺仪的零飘偏差（GyrozOffset）。在函数getGyrozOffset中，使用了比例积分控制（PI控制）的方式来更新零飘偏差。具体步骤如下： 1. 定义了比例系数kp和积分系数ki，用于控制误差的修正量。...

#include "zf_common_headfile.h" #include "pinconfig.h" // 宏定义引脚配置 #include "device.h" #include "motor.h" #include "motion_control.h" // 打开新的工程或者工程移动了位置务必执行以下操作 // 第一步 关闭上面所有打开的文件 // 第二步 project->clean 等待下方进度条走完 // 本例程是开源库移植用空工程 extern float car_yaw; uint8 data_buffer[32]; uint8 data_len; int main(void) { clock_init(SYSTEM_CLOCK_600M); // 不可删除 debug_init(); // 调试端口初始化 system_delay_ms(300); // 设备初始化 Device_Init(); while(1) { // printf("Hello\r\n"); // memset(data_buffer, 0, 32); // sprintf((char *)data_buffer,"%f\r\n",arhs_data.yaw); // wireless_uart_send_buffer(data_buffer, strlen((const char *)data_buffer)); // 检查车身姿态 printf("%f\r\n",xCarParam.yaw); // 检查编码器输出值 // printf("%d,%d,%d,%d\r\n",encoder_data_quaddec[0], // encoder_data_quaddec[1], // encoder_data_quaddec[2], // encoder_data_quaddec[3]); // 磁场矫正代码 // imu963ra_get_mag(); // printf("%d,%d,%d\r\n",(int16)(0.9599961588556194*(imu963ra_mag_x+9.0690548656859)), // (int16)(0.9699354085002723*(imu963ra_mag_y+391.0095353186761)), // (int16)(1.0783616544950039*(imu963ra_mag_z-197.76663552701817)) // ); // vofa IMU // printf("%f,%f,%f\r\n",arhs_data.pitch,arhs_data.roll,arhs_data.yaw); system_delay_ms(1000); } }

其中包括打印输出车身姿态的yaw值，检查编码器的输出值，并进行一些其他的操作，如磁场矫正和IMU数据的打印输出等。 最后，通过调用 "system_delay_ms(1000)" 进行延时。 需要注意的是，这只是一个代码片段，无法...

if (imu_need_init_) { /// The very first lidar frame // 第一个激光雷达帧 IMUInit(meas, kf_state, init_iter_num_); imu_need_init_ = true; last_imu_ = meas.imu_.back(); state_ikfom imu_state = kf_state.get_x(); if (init_iter_num_ > MAX_INI_COUNT) { cov_acc_ *= pow(common::G_m_s2 / mean_acc_.norm(), 2); imu_need_init_ = false; cov_acc_ = cov_acc_scale_; cov_gyr_ = cov_gyr_scale_; LOG(INFO) << "IMU Initial Done"; fout_imu_.open(common::DEBUG_FILE_DIR("imu_.txt"), std::ios::out); } return; } Timer::Evaluate([&, this]() { UndistortPcl(meas, kf_state, *cur_pcl_un_); }, "Undistort Pcl");

这段代码是用于初始化激光雷达和惯性测单元（IMU）的。如果 imu_need_init_ 为真，表示需要进行初始化操作。在初始化过程中，首先调用 IMUInit 函数对 IMU 进行初始化，然后将 imu_need_init_ 设为假。接着，...

void initialize(const Camera &camera, const noiseParams &noise_params, const MSCKFParams &msckf_params, const imuState &imu_state) { // Constructor: camera_ = camera; noise_params_ = noise_params; msckf_params_ = msckf_params; num_feature_tracks_residualized_ = 0; imu_state_ = imu_state; pos_init_ = imu_state_.p_I_G; imu_state_.p_I_G_null = imu_state_.p_I_G; imu_state_.v_I_G_null = imu_state_.v_I_G; imu_state_.q_IG_null = imu_state_.q_IG; imu_covar_ = noise_params.initial_imu_covar; last_feature_id_ = 0; // Initialize the chi squared test table with confidence // level 0.95. chi_squared_test_table.resize(99); for (int i = 1; i < 100; ++i) { boost::math::chi_squared chi_squared_dist(i); chi_squared_test_table[i - 1] = boost::math::quantile(chi_squared_dist, 0.05); } // TODO: Adjust for 0-sized covar? }

这是一段 C++ 代码，其中定义了一个名为 initialize 的函数，该函数接受四个参数：相机对象 camera，噪声参数对象 noise_params，MSCKF 参数对象 msckf_params，IMU 状态对象 imu_state。 函数的作用是初始化 MSCKF...

noise_params_.initial_imu_covar = IMUCovar_vars.asDiagonal(); noise_params_.Q_imu = Q_imu_vars.asDiagonal(); noise_params_.u_var_prime = pow(feature_cov / camera_.f_u, 2); noise_params_.v_var_prime = pow(feature_cov / camera_.f_v, 2);

- noise_params_.Q_imu = Q_imu_vars.asDiagonal();：这一行代码是用来设置IMU的过程噪声协方差矩阵的。过程噪声协方差矩阵是指IMU在时间上的噪声变化，它对于VIO算法中的状态预测和更新非常重要。Q_imu_vars是...
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通过9位置法进行加速度标定，采集旋转数据进行陀螺仪标定以及磁力计的标定，以达到减小误差为后续姿态跟踪或解算提高精度

这是什么意思 if (orientation_from_imu_) imu_subscriber_ = nh->subscribe<sensor_msgs::Imu>("imu/data", 1, &StateEstimation::imu_callback_, this); base_.setGaitConfig(gait_config_); champ::URDF::loadFromServer(base_, nh); joint_names_ = champ::URDF::getJointNames(nh); node_namespace_ = ros::this_node::getNamespace();

- if (orientation_from_imu_) 表示如果满足条件 orientation_from_imu_，则执行下面的语句。这里的 orientation_from_imu_ 是一个成员变量，可能是一个布尔类型的变量。 - imu_subscriber_ = nh->subscribe...

W W0000 00:00:1686143051.294691 29211 feature_matcher_and_filter_utils.cc:269] INVALID_ARGUMENT: integration window start at 0 === Source Location Trace: === third_party/redwood/perception/imu_processing/imu_integrator/imu_integrator_utils.cc:96 Use identity R. 2023-06-07 21:04:11.391 29015-29114 Unity com.arapp.xinhe W The referenced script (Unknown) on this Behaviour is missing! 2023-06-07 21:04:11.3

W0000 00:00:1686143051.294691 29211 feature_matcher_and_filter_utils.cc:269] INVALID_ARGUMENT: integration window start at 0 === Source Location Trace: === third_party/redwood/perception/imu_...

common::M3D R_i(R_imu * Exp(gyr_imu, dt)); common::V3D P_i(it_pcl->x, it_pcl->y, it_pcl->z); common::V3D T_ei(pos_imu + vel_imu * dt + 0.5 * acc_imu * dt * dt - imu_state.pos); common::V3D p_compensate = imu_state.offset_R_L_I.conjugate() * (imu_state.rot.conjugate() * (R_i * (imu_state.offset_R_L_I * P_i + imu_state.offset_T_L_I) + T_ei) - imu_state.offset_T_L_I); it_pcl->x = p_compensate(0); it_pcl->y = p_compensate(1); it_pcl->z = p_compensate(2);

首先，代码中的R_imu是IMU（惯性测量单元）测量的旋转矩阵，通过乘以陀螺仪测量值和时间间隔dt得到更新后的旋转矩阵R_i。 接下来，P_i是一个点云的位置向量，包含了点云的x、y、z坐标。 然后，根据IMU状态...

CMake Warning at /opt/ros/melodic/share/catkin/cmake/catkin_package.cmake:166 (message): catkin_package() DEPENDS on 'yaml-cpp' but neither 'yaml-cpp_INCLUDE_DIRS' nor 'yaml-cpp_LIBRARIES' is defined. Call Stack (most recent call first): /opt/ros/melodic/share/catkin/cmake/catkin_package.cmake:102 (_catkin_package) qingzhou_odom/imu_calibrate/imu_calib/CMakeLists.txt:17 (catkin_package)

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