惯性导航MATLAB开源程序（GPS & IMU 数据融合）
项目简介
本仓库提供了一个基于MATLAB实现的惯性导航系统示例，专注于GPS与IMU数据的高效融合。通过应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，本项目旨在解决在导航中因单一传感器限制而产生的误差问题，从而实现更为精确的位置、速度及姿态估计。对于从事导航技术、传感器数据融合研究的学习者和工程师来说，是一个宝贵的实践学习资源。
功能特点
- 扩展卡尔曼滤波(EKF): 实现对GPS（全球定位系统）和IMU（惯性测量单元）数据的高级处理，有效融合两者信息。
- 传感器数据模拟: 内含简单的数据生成模块，可模拟GPS和IMU的数据输出，便于脱离实际硬件测试算法。
- 精度优化: 通过对非线性动态系统的近似线性化处理，提高定位精度和系统响应速度。
- 代码注释清晰: 源码详细注释，便于理解EKF的工作原理及其在导航中的应用细节。
技术栈
- 必需环境：MATLAB
- 主要算法：扩展卡尔曼滤波(EKF)
- 数据类型：GPS坐标数据、IMU角速度和加速度数据
使用指南
- 环境准备：确保你的计算机上安装有MATLAB，并且版本尽可能新以支持所有功能。
- 获取代码：克隆或下载本仓库到本地。
- 运行演示：打开
main.m文件，此脚本将启动整个数据融合过程。你可以修改其中的参数来观察不同情况下的滤波效果。 - 自定义数据源：若想使用真实传感器数据，需要按照提供的数据格式调整输入。
注意事项
- 在使用本程序之前，建议先了解卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的基本理论。
- 数据融合的效果受原始传感器数据质量和初始化参数影响较大，请根据实际情况调整。
- 本项目主要用于教育和研究目的，实际应用时可能需要进一步的优化和验证。
贡献与反馈
欢迎任何对本项目有兴趣的开发者提出建议或贡献代码改进。如果有任何问题或者发现了bug，可以通过提交GitHub issue的方式联系我们。共享知识，共同进步！
开发此资源的目标是促进学术交流与技术实践，希望通过这个开源项目，更多的人能够深入理解和掌握惯性导航与数据融合领域的核心概念和技术。祝学习愉快！