jianboliang cf001da593 read and analyse the imu data from shoe vor 4 Jahren
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串口数据显示及读取 cf001da593 read and analyse the imu data from shoe vor 4 Jahren
FootRight8_CalInertialAndMag.csv d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
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README.md d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
SixDofAnimation.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
compVq.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
main.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
new_scipt.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
orien.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
plot_result.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
result.txt d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
test.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
zupt.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
zupt_test.asv d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren
zupt_test.m d05b72197e liangjianbo dir commit vor 4 Jahren

README.md

ImuFusion

EKF IMU Fusion Algorithms

  1. orien.m uses Kalman filter for fusing the gyroscope's and accelerometer's readings to get the IMU's attitude(quaternion).
  2. zupt.m implenments the so called 'zero-velocity-update' algorithm for pedestrian tracking(gait tracking), it's also a ekf filter.
  3. Video: http://v.youku.com/v_show/id_XMTg2NjI4NTI4NA==.html

Usage

Example data already included.
Simply run the orien.m or zupt.m. For zupt, set 'CreateVideo' as true if you'd like to save the results as a video.
Note that the datasets and the code for visualizing the results were from: https://github.com/xioTechnologies/Gait-Tracking-With-x-IMU

References:

[1] S. Madgwick. An efficient orientation filter for inertial and inertial/magnetic sensor arrays.
[2] Fischer C, et. Implementing a Pedestrian Tracker Using inertial Sensors.
[3] Isaac Skog, et. Zero-Velocity Detection — An Algorithm Evaluation.