Advertisement

基于UWB和IMU的EKF紧耦合融合算法导航与误差状态卡尔曼ESKF 15维模型的Matlab仿真（含完整源码及数据）.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一种结合超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)技术，采用扩展卡尔曼滤波(EKF)紧耦合算法进行导航定位，并建立15维误差状态卡尔曼(ESKF)模型的Matlab仿真程序及完整数据源。 资源内容：基于UWB+IMU EKF紧组合融合算法的导航系统采用误差卡尔曼ESKF15维经典模型的Matlab仿真（完整源码+数据）。 代码特点： - 参数化编程，参数易于更改。 - 代码结构清晰，注释详尽。 适用对象： 该资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计或毕业设计时使用。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真领域拥有十年经验。擅长于计算机视觉、目标检测模型开发，智能优化算法应用，神经网络预测技术，信号处理分析，元胞自动机建模与模拟，图像处理方法研究以及智能控制策略设计等领域，并致力于无人机路径规划等相关课题的研究工作。欢迎交流学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于UWB和IMU的EKF紧耦合融合算法导航与误差状态卡尔曼ESKF 15维模型的Matlab仿真（含完整源码及数据）.rar
    优质
    本资源提供了一种结合超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)技术，采用扩展卡尔曼滤波(EKF)紧耦合算法进行导航定位，并建立15维误差状态卡尔曼(ESKF)模型的Matlab仿真程序及完整数据源。 资源内容：基于UWB+IMU EKF紧组合融合算法的导航系统采用误差卡尔曼ESKF15维经典模型的Matlab仿真（完整源码+数据）。 代码特点： - 参数化编程，参数易于更改。 - 代码结构清晰，注释详尽。 适用对象： 该资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计或毕业设计时使用。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真领域拥有十年经验。擅长于计算机视觉、目标检测模型开发，智能优化算法应用，神经网络预测技术，信号处理分析，元胞自动机建模与模拟，图像处理方法研究以及智能控制策略设计等领域，并致力于无人机路径规划等相关课题的研究工作。欢迎交流学习。
     
  • 基于15维传统ESKF的GPS+IMU组合导航Matlab仿真（含完整源码和数据）.rar
    优质
    本资源提供基于15维扩展卡尔曼滤波算法的GPS与IMU融合定位系统MATLAB仿真代码及实验数据，适用于导航系统的分析研究。 资源内容：基于15维经典ESKF GPS+IMU组合导航的Matlab仿真（完整源码+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，方便更改参数设置； - 代码结构清晰、注释详细。 适用对象： 适用于计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生在课程设计和毕业论文中的应用。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真方面有十年的工作经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉，目标检测模型，智能优化算法，神经网络预测，信号处理，元胞自动机，图像处理和路径规划等，并在无人机相关研究中具有丰富的实践经验。欢迎就上述技术方向进行交流学习。
     
  • 基于MATLAB卡尔曼滤波的IMU与GPS组合导航数据融合（含源码及数据）.rar
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB实现的卡尔曼滤波算法，用于集成惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的数据，优化导航系统的性能。包含完整的源代码和测试数据。 资源内容：基于Matlab卡尔曼滤波的IMU和GPS组合导航数据融合（源码+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象： - 计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理等多种领域的算法仿真实验。
     
  • 基于UWB和IMU融合算法的Matlab仿真资源包（含源码、文档、报告及数据）.rar
    优质
    本资源包提供了一个基于UWB与IMU融合算法的Matlab仿真环境，内含完整源代码、详细使用文档、研究报告以及测试数据集。适合科研人员和学生进行定位技术研究与应用开发。 资源内容：基于UWB IMU融合算法的Matlab仿真（完整源码+说明文档+报告+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象： 计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课设大作业和毕业设计。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制与路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
     
  • 基于卡尔曼滤波的IMU与GNSS融合导航技术（含MATLAB代码）-北斗导航.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了结合卡尔曼滤波算法的惯性测量单元(IMU)和全球导航卫星系统(GNSS)数据融合技术，提供详尽理论分析及实用MATLAB实现代码，适用于北斗导航系统。 本段落介绍了基于卡尔曼滤波的IMU与GNSS组合导航技术在北斗导航系统中的应用，并附有Matlab源代码。
     
  • 基于卡尔曼滤波的IMU与GNSS融合导航系统（含Matlab代码）二.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了基于卡尔曼滤波算法的惯性测量单元(IMU)和全球导航卫星系统(GNSS)数据融合技术，旨在提升定位精度。附带详细Matlab实现代码，适用于研究与教学用途。 本段落档介绍了基于卡尔曼滤波的IMU（惯性测量单元）与GNSS（全球导航卫星系统）结合使用的北斗导航技术，并附有Matlab源代码供读者参考学习。文档编号为二，深入探讨了如何优化组合导航系统的性能和精度。
     
  • 基于间接卡尔曼滤波的IMU和GPS融合的MATLAB仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行仿真分析，采用间接卡尔曼滤波算法有效融合惯性测量单元（IMU）与全球定位系统（GPS）数据，提高导航系统的精度与稳定性。 【作品名称】：基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目通过使用间接卡尔曼滤波算法，实现了惯性测量单元（IMU）与全球定位系统（GPS）的数据融合，并在MATLAB环境中进行了仿真验证。
     
  • IMU与GPS数据融合定位：基于位姿状态方程的EKF算法从MATLAB到C++的实现详解，IMU和GPS EKF融合定位...
    优质
    本文章详细讲解了基于姿态状态方程的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在IMU与GPS数据融合定位中的应用，并提供从MATLAB到C++的具体实现方法。适合研究者和技术爱好者深入学习。 IMU与GPS数据融合定位：基于位姿状态方程的EKF算法从MATLAB到C++的代码实现解析 这段代码是一个用于将GPS和IMU（惯性测量单元）数据进行融合的数据处理程序，目的是估计车辆的位置和姿态。 首先，该代码使用了MATLAB的一些函数及工具箱来完成数据处理与仿真工作。其中`clear`命令被用来清除MATLAB的工作空间中的所有变量。 随后，在代码中定义了一些关键参数和变量，比如`imuFs`代表IMU的数据采样频率而`gpsFs`则表示GPS的相应数值；另外还有个重要参数是`imuSamplesPerGPS`, 它表明每个GPS数据点所对应的IMU数据的数量。接着，加载了一个名为`trajData0.mat`的文件, 这里包含了车辆行驶轨迹的相关信息。 接下来的操作中创建了名为 `gndFusion` 的融合对象，并通过调用 `insfilterNonholonomic` 函数对其进行初始化设置。该对象的主要任务是将IMU与GPS数据进行整合，进而实现对车辆位置及姿态的准确估计。通过对不同参数的选择和调整，可以优化整个算法的效果以及精度表现。 基于位姿状态方程，此过程采用了松耦合的方法来完成上述的数据融合工作。
     
  • 基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合仿真-MATLAB平台实现（含仿真数据）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于间接卡尔曼滤波算法的IMU与GPS数据融合方法，并在MATLAB平台上实现了该方法的详细仿真。包含完整的代码及仿真结果数据，适用于导航系统研究和学习。 基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真实验采用仿真生成的IMU与GPS数据进行分析研究，是一个优质的项目实战案例。
     
  • 基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合仿真的MATLAB实现（含仿真数据、源代码及文档说明）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，实现了基于间接卡尔曼滤波算法的惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的数据融合仿真。项目包含详细的仿真数据、完整源代码以及详尽的操作与理论文档，为研究者提供直观有效的测试环境。 资源内容包括基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合实现的MATLAB仿真（使用仿真生成的数据），包含源代码、文档说明及数据。 该代码具有如下特点：内含运行结果，参数化编程使参数易于更改；编程思路清晰且注释详尽，所有上传的内容均已成功测试并通过验证。 适用对象为计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生，在课程设计、期末大作业或毕业设计中均可使用本资源。 作者是一位资深算法工程师，拥有十年的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验，并擅长YOLO算法仿真。在多种领域内具备丰富的仿真实验经验，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术、信号处理分析以及元胞自动机应用等。 欲了解更多资源，请访问作者主页进行搜索查看。