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    MPU6050或者MPU9250的移植就没啥了,主要是提供IIC读写函数,提供时间戳,修改宏。

    如果有必要,根据PCB的方向和实际安装的方向修改旋转矩阵。这个官方都有提供手册指导的。

    主要是想说关于MPU6050 motion driver6.12版本 DMP提供了一个自检和校准的功能。run_self_test();

    if(mpu_run_self_test(gyro, accel)==0x07)//自检芯片好坏 读取原始MPU6050值

    上面这个函数主要通过芯片的自激响应然后去检测芯片的输出,在合理范围内,则器件正常。

    (前提是你的陀螺仪的旋转矩阵设置对了,不然也过不了)

    陀螺仪正常|0x01  加速度计正常|0x02 磁力计默认没有|0x04,所以0x07是这么来的

    for(i = 0; i<3; i++) 
    		      	{
    							gyro[i] = (long)(gyro[i] * 32.8f); 
    							accel[i] *= 2048.f; 
    							accel[i] = accel[i] >> 16;
    							gyro[i] = (long)(gyro[i] >> 16);
    							parameter_array[i+0]=gyro[i];
    							check[i+0]=gyro[i];
    							parameter_array[i+3]=accel[i];
    							check[i+3]=accel[i];
    			      }

    上面这个就是自激响应时保存的加速计陀螺仪零偏,6.12版本已经改成Q16格式了,所以数据转换。

    通过上面的过程已经完成了偏差获取,接下来就是需要保存到陀螺仪和加速度计的偏差寄存器,这样DMP在调用的时候就能自动减去零偏。

                            mpu_set_gyro_bias_reg(gyro);
                            mpu_set_accel_bias_6050_reg(accel);

    又因为DMP重新上电之后,偏差寄存器是会RESET的,所以,我们需要保存到本地FLASH,这一步就是产线校准了,

    出场的时候执行这个过程然后保存到Flash,然后后面上电读取偏差写入到偏差寄存器,就能每次上电以绝对位置为参考了。

    另外,DMP有陀螺仪的动态校准,如果使能了,陀螺仪即使不校准零偏,过了8s之后,也能自动校准零偏,这是它自己内部的校准算法。如果我们手动校准了,就不需要8s的过程了,上电自动归零。

    另外DMP还提供很多好玩的接口,比如计步器,计步时间,点击双击,敲击方向,以及为安卓设备提供方向锁定,也就是你看视频时候锁定的方向,以及横屏功能的底层由来。

    除此之外,DMP  ODR只有200HZ,但是它的航向角度漂移的很慢,稳态角度性能很好,动态性能类似卡尔曼。

    也尝试在DMP固件下做三维方向的初步惯导,如果应用于步频定位还行,因为步频比较特殊,其它场合需要解决零速匀速检测。

    如果需要IMU模块 或者IMU方案定制 可以参考淘宝https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.220.3fbce2151EzKi0&id=618941554431&ns=1&abbucket=3#detail

    致敬开源

            --------骚年追梦

     

     

     

     

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  • 原来使用的命令不能正确校准: ntpdate cn.pool.ntp.org 使用下述命令对日期进行更新: ntpdate time.cloudflare.com

    原来使用的命令不能正确校准:

    ntpdate cn.pool.ntp.org

    使用下述命令对日期进行更新:

    ntpdate time.cloudflare.com

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  • CTR校准

    2018-09-19 16:46:00
    通常我们在做CTR预估的时候,预估值会与真是的CTR有偏差,这种偏差可能来自于负采样,可能是因为模型的问题。 CTR预估值与真实值有偏差,并不会影响AUC指标和排序,但是实际使用中往往需要CTR的预估值不仅仅是做到...

    通常我们在做CTR预估的时候,预估值会与真是的CTR有偏差,这种偏差可能来自于负采样,可能是因为模型的问题。

    CTR预估值与真实值有偏差,并不会影响AUC指标和排序,但是实际使用中往往需要CTR的预估值不仅仅是做到有序,即正样本排在负样本前面,而且需要保证有一定的区分度。这涉及到一个概念保序和保距。

    假设我们有这么一个序列 牛 500KG,羊100KG,兔子 5kg,我们有一个模型,输入这些动物之后,根据体重排序,并且出一个体重的预估值。

    我们模型如果只是采用AUC这个指标的话,那么我们模型输出 牛 100kg  羊 20 kg, 兔子1kg,这样的结果AUC是没问题的,但是这只是做到了保序,但是他们之间的差值变小了,没有做到保距。

    在实际业务中,比如我们有这么一些广告,A的实际点击率是10%,B的实际点击率是5%,C的实际点击率是1%,但是A B C的点击收益分别是2,5,10,如果我们的模型没有做到保距,那么输出的预估值是5%,1%,0.5%,这样的话AUC的排序指标是满足了,但是实际收益并不是最优的。

    因此需要对CTR进行校准,是的CTR距离真实值越近越好。

     

    对于CTR校准的方法,我了解的大概有这么两种,一种是基于负采样的采用比例来进行校准,参考的论文是14年facebook的论文《Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook》

    其中P是预估值,q是校准后的值,w是负样本的采样比例

    推导的方式,就是假设p拟合的是采样后的训练集的点击率,q是未抽样前的数据集的点击率,然后根据对应关系可以推导。

    如果是逻辑回归其实也可以推导出是对偏置项的一个修正。

    另外一个是保序回归,保序回归

    关于保序回归的具体做法可以参考这篇文章http://vividfree.github.io/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2015/12/15/model-calibration-for-logistic-regression-in-rare-events-data

     

    实验的结果: 两种CTR校准的方式对于AUC都没有影响,保序回归的话存在的问题是分桶数量的设置,要保证每个桶的真是CTR是可信的。对于负采样两种都能够比较好的将预估值校准到真实值。不过具体线上效果如何还没有测试。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/earendil/p/9675393.html

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  • iTimeSync 系统时间校准

    2019-01-10 13:28:44
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  • IMU误差模型和校准

    2019-11-11 17:41:46
    IMU的误差来主要来自于三部分:包括噪声(Bias and Noise)、尺度因子(Scale errors)和轴偏差(Axis misalignments)。 一、加速度的常规校准方法: 1、常规校准方法: 2、六面法校准加速度计: 二、 陀螺仪校准 ...

     

    IMU在校准过程中,加速度计和陀螺仪是分开校准,一般是先校准加速度计,然后利用准确的加速度计信息再来校准陀螺仪。

    IMU的误差来主要来自于三部分:包括噪声(Bias and Noise)、尺度因子(Scale errors)和轴偏差(Axis misalignments)

     

    一、加速度的常规校准方法:

    1、常规校准方法:

    2、六面法校准加速度计:

    二、 陀螺仪校准

    1、Allan方差校准陀螺仪Bias:(1) 计算Allan方差;  (2) 拟合Allan方差曲线; (3) 计算各部分噪声参数

    2、优化方式求解尺度因子轴偏差

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  • MTK平台校准的认识

    千次阅读 2018-03-06 17:46:46
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  • Android sensor校准

    千次阅读 2012-09-03 14:16:54
    2,用自带的校准程序以及市场里的其它程序校准后依旧如故,校准没生效。 查阅了论坛里的旧帖(http://www.hiapk.com/bbs/viewthread.php?tid=76236)以及国外论坛(http://ip208-100-42-21.static.xd ..
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    2017-09-20 17:27:38
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    2021-03-29 16:01:58
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    千次阅读 2018-11-20 14:17:55
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