Reality AI 传感器融合 · 实操
📚 30章 从入门到实战
01
传感器融合概述
什么是传感器融合？为什么需要传感器融合？Reality AI平台简介。
02
传感器基础
加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计的工作原理与数据特性。
03
开发环境搭建
注册账号、创建项目、导入传感器数据。
04
数据采集与预处理
使用Reality AI Studio采集数据，数据清洗与标注。
05
特征工程
时域特征、频域特征、统计特征的提取方法。
06
模型训练入门
使用Reality AI自动训练分类/回归模型。
07
模型评估与优化
混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数，超参数调优。
08
模型部署
将模型导出为C代码，集成到嵌入式系统。
09
实战：跌倒检测
基于加速度计的跌倒检测系统。
10
实战：姿态识别
基于陀螺仪的姿态识别（左转/右转/静止）。
11
实战：电子罗盘校准
基于磁力计的电子罗盘校准。
12
实战：室内定位
多传感器融合的室内定位（WiFi+IMU）。
13
实战：高度测量
基于气压计的高度测量与楼层识别。
14
实战：振动监测
振动监测与异常检测（工业设备预测维护）。
15
实战：手势识别
手势识别（加速度+陀螺仪融合）。
16
实战：步态分析
步态分析与计步器优化。
17
实战：车辆运动检测
车辆运动状态检测（加速/刹车/转弯）。
18
实战：声音事件检测
环境噪声与声音事件检测（麦克风+IMU）。
19
传感器校准技术
零偏、标度因子、正交误差的补偿方法。
20
卡尔曼滤波入门
一维卡尔曼滤波原理与实现。
21
EKF姿态估计
扩展卡尔曼滤波（EKF）在姿态估计中的应用。
22
UKF与粒子滤波
无迹卡尔曼滤波（UKF）与粒子滤波简介。
23
边缘计算部署
Reality AI与边缘计算：在STM32、ESP32等MCU上部署。
24
低功耗设计
传感器采样策略与模型轻量化。
25
数据增强技术
合成数据生成与对抗训练。
26
多模态融合
视觉+IMU、GPS+IMU的融合策略。
27
时间序列与LSTM
时间序列分析与LSTM在传感器融合中的应用。
28
联邦学习与隐私
联邦学习与隐私保护：分布式传感器数据训练。
29
实战：健康监测系统
智能穿戴设备健康监测系统（心率+加速度+陀螺仪）。
30
总结与未来趋势
传感器融合在机器人、自动驾驶、AR/VR中的前景。
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