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IMU传感器标定与数据采集TinyML实战教程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 所需软硬件环境
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
IMU传感器基础
03
IMU传感器选型与硬件接口
常见IMU芯片（MPU6050 · BMI160 · LSM6DS3等）对比
IMU传感器选型
04
开发环境搭建
Arduino IDE · PlatformIO · STM32CubeIDE等工具安装配…
开发环境搭建Arduino
05
IMU数据读取基础
使用库函数读取原始加速度 · 角速度 · 磁力数据
IMU数据读取基础
06
IMU数据可视化与初步分析
串口绘图 · Python/Matplotlib实… · 数据波形观察与异常识别
IMU数据可视化
07
IMU误差来源分析
零偏 · 标度因数误差 · 轴间非正交
IMU误差来源分析
08
IMU标定原理
六面静态标定法 · 转台标定法 · 椭球拟合标定法
IMU标定原理
09
加速度计标定实战
六位置法标定加速度计 · 计算零偏 · 标度因数
加速度计标定实战六位置法标定加速…
10
陀螺仪标定实战
静止采集求零偏 · 速率标定法 · 温度补偿初步
陀螺仪标定实战静止采集求零偏
11
磁力计标定实战
硬磁与软磁干扰 · 椭球拟合算法 · 最小二乘实现
磁力计标定实战硬磁
12
IMU标定工具与库使用
使用Python库（如imu-cal… · madgwick）或MATLAB工具…
IMU标定工具
13
数据采集系统设计
采样率选择 · 抗混叠滤波 · 数据缓存
数据采集系统设计采样率选择
14
数据采集实战
使用微控制器（ESP32 · STM32）采集IMU数据并存储到S…
数据采集实战ESP32
15
数据预处理
去噪滤波（低通 · 高通 · 带通）
数据预处理去噪滤波
16
TinyML基础
TinyML概念 · 模型量化 · 模型压缩
TinyML概念
17
基于IMU的TinyML应用案例
姿态识别 · 步数检测 · 手势识别
IMUTinyML
18
数据集构建与标注
采集不同场景下的IMU数据 · 数据分割 · 标签设计
数据集构建标注
19
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值）
特征工程时域特征
20
模型选择与训练
使用Edge Impulse或Ten… · CNN · LSTM等模型
模型选择训练
21
模型量化与转换
将训练好的模型转换为TensorFl… · 进行8位量化 · 评估精度损失
模型量化转换
22
TinyML模型部署
将量化模型部署到Arduino/ES… · 编写推理代码 · 实现实时分类
TinyML模型部署
23
实战项目一
基于IMU的跌倒检测系统——从数据采… · 标定 · 模型训练到部署的完整流程
实战项目一IMU
24
实战项目二
基于IMU的手势识别——使用Tiny… · 并优化模型大小与延迟
实战项目二IMU
25
实战项目三
基于IMU的步数计数器——结合标定数… · 提高计步准确性
实战项目三IMU
26
系统集成与优化
多传感器融合（IMU+其他传感器） · 功耗优化 · 实时性优化
系统集成优化
27
常见问题与调试技巧
数据漂移 · 标定失败 · 模型过拟合
常见问题调试技巧
28
性能评估与测试
模型准确率 · 混淆矩阵 · 推理时间
性能评估测试
29
进阶拓展
使用IMU进行姿态解算（互补滤波 · 卡尔曼滤波） · 与TinyML结合实现更复杂应用
进阶拓展IMU
30
课程总结与项目展示
回顾全部知识点 · 展示学员项目案例 · 提供进一步学习资源与社区支持
课程总结项目展示