基于BNO055IMU的姿态估计数据集-AI算法训练-实验数据-banaankiamanesh
数据来源：互联网公开数据
标签：IMU数据,姿态估计,机器学习,深度学习,BNO055,陀螺仪,加速度计,磁力计,欧拉角,四元数
数据概述：
本数据集旨在用于基于人工智能的姿态估计算法研究与开发，特别是针对替代传统非线性滤波器（如卡尔曼滤波器或Madgwick滤波器）的方案。数据集包含了来自BOSCH BNO055 9轴惯性测量单元（IMU）的原始传感器数据以及对应的姿态标签。
数据包含：
* 3轴陀螺仪数据
* 3轴加速度计数据
* 3轴磁力计数据（部分文件缺失，文件名中标注“No Mag”）
* 姿态标签：包括俯仰角（Pitch）、横滚角（Roll）、偏航角（Yaw）和四元数
采样频率：100 Hz
使用的IMU传感器：BOSCH BNO055 9轴IMU
CSV文件中的数据均已清晰标注。
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估基于机器学习的姿态估计模型。研究人员可以使用该数据集进行监督多变量回归，以预测欧拉角或四元数。具体应用场景包括：
* 开发和测试基于AI的姿态估计算法。
* 对比AI方法与传统滤波器的性能。
* 研究不同机器学习模型在姿态估计任务中的表现。
* 用于机器人学、虚拟现实、增强现实等领域的姿态解算。
