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4. Edge AI IMU姿态识别：AHRS、四元数与模型输入构造

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
IMU传感器基础
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计的工作原理与测量模型
IMU传感器基础
03
坐标系与姿态表示
欧拉角 · 旋转矩阵 · 四元数的定义与转换关系
坐标系姿态表示
04
四元数运算
四元数乘法 · 共轭 · 归一化
四元数运算四元数乘法
05
姿态误差与互补滤波
互补滤波原理 · 加速度计与陀螺仪融合的基本方法
姿态误差互补滤波
06
AHRS算法概述
AHRS的定义 · 常见算法（Mahony · Madgwick）与适用场景
AHRS算法概述
07
Mahony滤波算法
算法流程 · PI调节器 · 四元数更新方程与实现细节
Mahony滤波算法
08
Madgwick滤波算法
梯度下降法原理 · 算法步骤 · 参数β的选取与效果对比
Madgwick滤波算法
09
传感器校准
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计的校准方法（六面校准
传感器校准加速度计
10
数据预处理
低通滤波 · 去噪 · 去偏
数据预处理低通滤波
11
姿态解算实战
使用Python/嵌入式C实现AHR… · 输出四元数
姿态解算实战Python
12
四元数转欧拉角
转换公式 · 万向锁问题及在姿态识别中的注意事项
四元数转欧拉角转换公式
13
IMU数据可视化
使用Python绘制原始数据 · 姿态角 · 四元数轨迹
IMU数据可视化
14
Edge AI与IMU结合
边缘计算概念 · 在MCU/DSP上部署AHRS的约束…
EdgeAI
15
模型输入构造
从IMU原始数据到模型输入的特征工程… · 统计量 · 频域特征）
模型输入构造IMU
16
时间窗口与滑动窗口
窗口大小 · 步长 · 重叠率对识别性能的影响
时间窗口滑动窗口
17
姿态序列特征
基于四元数/欧拉角的时序特征提取（均… · 方差 · 能量
姿态序列特征基于四元数
18
频域特征
FFT · 功率谱密度 · 小波变换在IMU信号中的应用
频域特征FFT
19
数据标注与数据集构建
动作类别定义 · 标注工具 · 数据增强策略
数据标注数据集构建
20
经典机器学习模型
SVM · 随机森林 · KNN在IMU姿态识别中的应用与对比
经典机器学习模型SVM
21
深度学习模型
CNN · LSTM · Transformer在IMU序列识…
深度学习模型CNN
22
模型输入构造实战
将AHRS输出的四元数序列转换为适合…
模型输入构造实战AHRS
23
端到端流程
从IMU原始数据到姿态识别结果的完整…
端到端流程IMU
24
边缘部署优化
模型量化 · 剪枝 · TensorFlow Lite Mi…
边缘部署优化模型量化
25
实时性优化
算法复杂度分析 · 采样率选择 · 中断与DMA
实时性优化算法复杂度分析
26
案例实战1
基于IMU的跌倒检测（使用AHRS四…
案例实战1IMU
27
案例实战2
手势识别（如空中写字）——利用四元数…
案例实战2手势识别
28
案例实战3
人体活动识别（走路 · 跑步 · 上下楼）——多传感器融合与特征选择
案例实战3人体活动识别
29
常见问题与调试
传感器噪声 · 漂移 · 磁干扰
常见问题调试
30
综合项目与进阶
设计一个完整的Edge AI IMU… · 并探讨未来趋势（如多IMU融合 · 边缘-云协同）
综合项目进阶