ZSNC-A-50T称重传感器

ZSNC-A-50T称重传感器

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具体成交价以合同协议为准
2018-10-15 10:36:36
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产品简介

广州兰瑟电子科技有限公司
产品名称:【美国SUNCELL&MKCELLS称重传感器】:美国SUNCELL&MKCELLS ZSNC-A-50T称重传感器
产品品牌:美国SUNCELL&MKCELLS
悬臂梁式
优质合金钢材质
高精度
高稳定性
*的承载盲孔设计
安装简便、快速
表层镀镍防腐处理

详细介绍

【广州★兰瑟电子科技★有限公司】美国SUNCELL&MKCELLS建立以来,始终坚持以人为本、 以技术为指导、以质量为生命的企业理念,成为世界上大的传感器和称重传感器的制造商之一。
GPS/罗盘/里程计融合导航定位系统由GPS以及罗盘、里程计和导航计算机组成。GPS独立给出无人驾驶汽车所在位置的经度、纬度和海拔高度,罗盘作为航向传感器测定无人驾驶汽车的航向29048704,而里程计作为速度传感器测定汽车单位时间内行驶的路程。导航计算机采集各传感器数据并做航迹推算、GPS坐标变换及相关数据预处理,由融合算法融合估计出无人驾驶汽车的动态位置。GPS/罗盘/里程计融合导航定位系统是一种相对低成本的导航系统,在这个系统上进行GPS/DR数据融合,可以实现较高精度的导航定位。
美国Suncells SB0-5T-美国Suncells SQB-250KG
美国Suncells SB0-美国Suncells 10T-SQB-300KG
美国Suncells SBI-美国Suncells A-0.5T-SQB-500KG
美国Suncells SBI-美国Suncells A-1T-SQB-750KG
美国Suncells SBI-美国Suncells A-2T-SQB-1T
美国Suncells SBI-美国Suncells A-3T-SQB-1.5T
美国Suncells SBJ-美国Suncells A-0.5T-SQB-2T
美国Suncells SBJ-美国Suncells A-1T-SQB-2.5T
美国Suncells SBJ-美国Suncells A-2T-SQB-3T
美国Suncells SBJ-美国Suncells A-3T-SQB-5T
美国Suncells SQB-7.5T-美国Suncells SQBL-A-1T
美国Suncells SQB-美国Suncells 10T    
悬臂梁式 Single ended shear beam load cell
优质合金钢材质 Senior alloy steel
高精度 High accuracy
高稳定性 High stability
*的承载盲孔设计 Unique “blind” loading hole
安装简便、快速 Easy to install
表层镀镍防腐处理 Protected against corrosion nickelplated treatment
BTA称重传感器-PST称重传感器
QS称重传感器-DEE称重传感器
QSJ称重传感器-DEF-A称重传感器
BT-A称重传感器-ZSF-A称重传感器
BTB称重传感器-ZSNC-A称重传感器
SB-A称重传感器-ILCB称重传感器
MBB称重传感器-ILK称重传感器
SB0称重传感器-IL称重传感器
SBI-A称重传感器-ILGB称重传感器
SBJ-A称重传感器-US称重传感器
SQB称重传感器-AMI称重传感器
SQBL-A称重传感器-UDA称重传感器
SQBG-A称重传感器-UDB称重传感器
SQC-A称重传感器    -NHS-A称重传感器
SBB称重传感器-LFS-A称重传感器
HSX-A称重传感器    -LFSC-A称重传感器
HSX-SS称重传感器-YBS-A称重传感器
DEG称重传感器-LS称重传感器
DEM称重传感器-NKE-SS称重传感器
DEGB称重传感器-BHS称重传感器
QSB-A称重传感器-LFSM称重传感器
融合系统Kalman滤波器的设计目标是综合GPS定位和DR定位的优点,实现高精度的航位估计。设计的关键是完成系统模型的建立(包括状态方程和观测方程的建立)。这是建立在传感器信号误差建模的基础之上的模型建立的好坏对滤波器性能的影响很大只有在系统噪声和观测噪声是相互独立的高斯白噪声条件下,Kalman滤波器才可能是统计*的滤波器,否则难以取得满意的滤波效果。因此,里程计输出的脉冲数和标度因子不应直接作为状态或观测量而建立相应的观测方程或状态方程;GPS的白噪声也应该建立相应的成形滤波器。除此之外,GPS/DR融合还存在传感器数据更新率不同和GPS航迹与DR航迹存在一定夹角的困难,必须在算法设计中加以考虑和克服。还有,满足实时性要求也是模型与算法设计必须考虑的原则.即使考虑了以上因素,建立的模型也可能是多种多样的,必须经过实验比较和筛选,以确定优化的模型。

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