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Ich entwickle eine IMU-Sensorfusion mit Kalman-, Madgwick-Orientierungsschätzung
Eingebettete Firmware-Ingenieurin für Sensor-Datenerfassung und Präzision
Ich entwickle eingebettete Firmware für zuverlässige Sensor-Datenerfassung und industrielle Überwachung mit STM32, ESP32 und Arduino. Meine Arbeit umfasst Multi-Sensor-Integration, zeitgestempelte Dat...
Über diesen Service
Genug von verrauschten IMU-Daten, die drift, wackeln oder deinen Roboter, Drohne oder dein Wearable unbrauchbar machen?
Ich verwandle Rohdaten von Beschleunigungsmesser und Gyroskop in stabile, nutzbare Orientierungs- und Bewegungsdaten. Ich implementiere praxisnahe Sensorfusion- und Signalfilter-Firmware, die auf echter Hardware funktioniert, nicht nur in MATLAB-Simulationen.
Was du bekommst:
Gleitende Mittelwerte, Median- und Tiefpassfilter zur sauberen Signalausführung und Rauschreduktion
Kalman-Filter- und Extended Kalman Filter (EKF)-Implementierungen
Madgwick- und Mahony-AHRS-Algorithmen für schnelle, geringe Rechenlast bei der Orientierungsbestimmung
Fusion von Beschleunigungsmesser + Gyroskop (+ Magnetometer, wenn vorhanden)
Korrekte IMU-Kalibrierung, Bias-Schätzung und Gravitationskompensation
Quaternionen- und Euler-Ausgabe, die Gimbal-Lock vermeiden
Echtzeitcode, optimiert für STM32, ESP32, Arduino, nRF52 und ähnliche MCUs
Ich konzentriere mich auf Details, die die meisten Verkäufer überspringen: Vibrationsabweisung, temperatursensible Bias-Behandlung, Fixed-Point-Optionen für kompakte MCUs, klare Abstimmparameter und Vorher-Nachher-Validierung, damit du der Ausgabe wirklich traust.
Der Umfang bleibt realistisch – fortgeschrittene Positionsbestimmung nur, wenn zusätzliche Sensoren und Referenzdaten die geforderte Genauigkeit unterstützen.
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Sensorfusionsalgorithmen implementierst du?
Ich liefere Kalman-Filter, Extended Kalman Filter (EKF), Madgwick-Filter, Mahony-Filter und komplementäre Fusion für eine genaue IMU-Orientierungsschätzung und Rauschreduktion.
Welche IMUs und Plattformen unterstützt du?
Gängige 6-Achsen- und 9-Achsen-Sensoren (MPU6050, ICM-20948, BMI088, BNO-Serie, LSM6 usw.) auf STM32, ESP32, Arduino, nRF52, Teensy und ähnlichen MCUs. ROS-bereiter Code in Premium erhältlich.
Stellst du Kalibrierung und Bias-Schätzung bereit?
Ja. Statische und dynamische IMU-Kalibrierung, Bias-Schätzung von Gyro/ACC, Kalibrierung von Skalierungsfaktoren und Gravitationskompensation sind in Standard- und Premium-Paketen enthalten.
Welche Ausgaben erhalte ich?
Stabile Orientierung als Quaternionen oder Euler-Winkel, gefilterte Winkelgeschwindigkeiten, lineare Beschleunigung (ohne Gravitation) und saubere IMU-Streams nach der Signalfilterung.
Kannst du für Echtzeitbetrieb und geringe Rechenleistung optimieren?
Absolut. Ich optimiere Filter für hohe Abtastraten, geringe Latenz und begrenzte MCU-Ressourcen, einschließlich Fixed-Point-Optionen, wenn Fließkomma zu schwer ist.
Ist eine vollständige Positionsbestimmung enthalten?
Nur, wenn die verfügbaren Sensoren und Referenzdaten die geforderte Genauigkeit unterstützen. Reine IMU-Positionen driftieren schnell – ich bin transparent über realistische Grenzen und empfehle den richtigen Ansatz für dein Projekt.
