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Analyzing riding scenarios based on machine learning using data from IMU.

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recording my firstime use ESP32, I may use some other electric chips like IMU, cammers and so on

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rm65_robot_workspace_solver

RM65_Robot_Workspace_Solver 项目旨在为 RM65 系列机械臂提供一个可视化和分析其工作空间的工具。该项目利用蒙特卡洛方法对机械臂的不同配置进行采样，并绘制其可达工作空间。此外，还集成了强化学习算法，以优化机械臂的控制策略，从而在动态环境中提升其性能。

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IMU标定（IMU Calibration）: 实现了温度补偿和偏差校正算法，以减少IMU传感器的噪声和系统误差;多传感器时间同步（Multi-Sensor Time Synchronization）: 设计了一种时间同步方案，确保了不同传感器数据在时间轴上的一致性;机器学习辅助的传感器标定（Machine Learning-Assisted Sensor Calibration）: 利用机器学习技术优化了传感器标定过程，提高了标定的自动化水平和准确性;在线自适应标定（Online Adaptive Calibration）: 实现了一种在线标定算法，能够动态调整传感器参数以适应环境变化。

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Using the fft or other method to analyse the data

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记录我在软件开发中一年内学习到的所有关键知识点和技巧

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This repository contains the code and documentation for my undergraduate thesis on traffic environment complexity calculation model.

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