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PSINS C++_C++PSINS_严恭敏_组合导航系统_PSINS_

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简介：
PSINS是一种结合了惯性测量单元与GPS技术的先进组合导航算法。本书《PSINS C++》由作者严恭敏撰写，深入介绍了该系统的原理及其在C++编程语言中的实现方法，旨在帮助读者理解和开发高精度的位置跟踪系统。 严恭敏老师早期的C++组合导航文件具有一定的参考价值。

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  • PSINS C++_C++PSINS_严恭敏_组合导航系统_PSINS_
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    PSINS是一种结合了惯性测量单元与GPS技术的先进组合导航算法。本书《PSINS C++》由作者严恭敏撰写，深入介绍了该系统的原理及其在C++编程语言中的实现方法，旨在帮助读者理解和开发高精度的位置跟踪系统。 严恭敏老师早期的C++组合导航文件具有一定的参考价值。
     
  • psins姿态与导航算法库-严恭敏教授版.rar
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    PSINS姿态与导航算法库是由严恭敏教授开发的一套针对惯性导航系统的代码资源包，适用于学术研究和工程实践。该库包含了多种姿态解算及导航算法的实现，为研究人员提供了便捷的工具支持。 严恭敏教授的PSINS（Precision Strapdown Inertial Navigation System）姿态与导航算法库包含了他研发的一系列精密捷联惯性导航系统相关的代码资源。该库旨在帮助研究人员模拟并分析惯导系统的性能，同时支持相关算法的研究和测试。 库的核心在于其提供的高效且精确的数学模型，这些模型涵盖了惯性导航的基础计算过程，包括姿态解算、速度与位置更新以及误差校正等关键环节。通过陀螺仪和加速度计的数据，并结合初始地理位置信息，PSINS系统能够连续地确定载体的位置、速度及姿态，在缺乏外部定位信号的情况下实现自主导航。 该压缩包内包含以下文件： 1. **readme.doc**：提供使用库的入门指南，详细说明了安装、配置与运行PSINS工具箱的方法。 2. **PSINS工具箱程序索引.doc**：列出了所有可用函数和程序，并提供了快速查找代码结构的参考信息。 3. **PSINS工具箱中传递对准仿真的模型说明.doc**：详细介绍用于将惯性传感器初始姿态校正到参考坐标系中的传输对准仿真模型。 4. **~$readme.doc** 和 ~$INS工具箱程序索引.doc**：未保存的文档版本，可能包含临时修改或草稿信息。 5. **psinsguide.fig** 和 **psinsguide.m**：图形用户界面的设计文件及其对应的控制脚本，用于直观操作PSINS算法。 6. **psinsinit.m**：初始化PSINS系统状态的函数，涉及设置初始位置、速度、姿态及传感器参数等信息。 7. **psinsenvi.m**：环境配置文件，包含仿真所需的重力场和地球模型等相关参数设定。 此外，“demos”目录中提供了多个示例程序以展示如何使用该库进行具体计算或仿真实验。通过这些资源的学习与应用，用户可以深入理解惯性导航系统的工作原理、验证算法并优化设计，同时支持在不同应用场景下的定制化开发需求，例如航空航天、航海和自动驾驶等领域。 借助PSINS算法库的实践操作及研究分析，工程师们能够提升其导航系统的研发能力，并推动相关技术的进步。
     
  • 捷联惯导及组合导航原理讲义-严恭敏
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    《捷联惯导及组合导航原理讲义》由严恭敏撰写，全面介绍了捷联式惯性导航系统及其与其它传感器融合的理论和技术。该书详细阐述了惯性测量单元、姿态确定、误差分析和补偿等关键内容，并深入探讨了多传感器信息融合技术在提高导航精度和可靠性方面的应用，为从事相关研究及工程技术人员提供了一本实用指南。 这是严恭敏老师讲义的20180206版本。本资源仅供赚取积分使用！如果您愿意贡献您的积分，请下载；如果没有积分，则可寻找其他途径获取。学术无界！
     
  • 严恭敏的惯性导航系统工具箱
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    《严恭敏的惯性导航系统工具箱》是由作者严恭敏编著的一本关于惯性导航技术的专业书籍。本书详细介绍了惯性导航系统的理论基础、设计方法及应用实践，提供了丰富的MATLAB工具箱代码和案例解析，帮助读者深入理解并掌握惯性导航系统的开发与调试技巧。 align/aligncmps.m , 2830 align/alignfn.m , 2902 align/aligni0.m , 3339 align/alignsb.m , 1091 align/alignvn.m , 3267 align/alignWahba.m , 1575 base0/a2caw.m , 638 base0/a2cwa.m , 614 base0/a2mat.m , 704 base0/a2qua.m , 1039 base0/a2qua1.m , 782 base0/aa2mu.m , 1548 base0/aa2phi.m , 1546 base0/aaddmu.m , 1299 base0/askew.m , 577 base0/blh2xyz.m , 999 base0/cros.m , 861 base0/d2r.m , 393 base0/datt2mu.m , 606 base0/dm2r.m , 954 base0/dms2r.m , 1107 base0/dv2atti.m , 1170 base0/iaskew.m , 604 base0/lq2m.m , 577 base0/m2att.m , 551 base0/m2qua.m , 1203 base0/m2rv.m , 1320 base0/m2rv1.m , 1433 base0/m2rv2.m , 956 base0/mnormlz.m , 630 base0/mupdt.m , 1047 base0/p2cne.m , 675 base0/q2att.m , 916 base0/q2att1.m , 1119 base0/q2mat.m , 843 base0/q2rv.m , 643 base0/qaddafa.m , 715 base0/qaddphi.m , 754 base0/qconj.m , 417 base0/qdelafa.m , 671 base0/qdelphi.m , 754 base0/qmul.m , 692 base0/qmulv.m , 1760 base0/qnormlz.m , 416 base0/qq2afa.m , 693 base0/qq2phi.m , 782 base0/qupdt.m , 1119 base0/qupdt2.m , 2337 base0/r2d.m , 393 base0/r2dm.m , 885 base0/r2dms.m , 983 base0/rotv.m , 1198 base0/rq2m.m , 577 base0 rv2m.m, 1139 base0 rv2q.m, 824 base0 sv2atti.m, 1114 base0 vnormlz.m, 404 base0 xyz2blh.m, 1053 base1 altfilt.m, 1554 base1 attsyn.m, 1729 base1 bhsimu.m, 1299 base1 cnscl.m, 2895 base1 cnscl0.m, 2040 base1 conecoef.m, 1373 base1 conedrift.m, 1399 base1 conepolyn.m, 1116 base1 conesimu.m, 1442 base1 conetwospeed.m, 1200 base1 drinit.m, 1063 base1 drupdate.m, 1074 base1 dsins.m, 1185 base1 earth.m, 1484 base1 ethinit.m, 803 base1 ethupdate.m, 2104 base1 fusion.m, 971 base1 gcctrl.m, 1053 base1 gpssimu.m, 2747 base1 imulever.m, 646 base1 imurfu.m, 1998 base1 imurot.m, 621 base1 insextrap.m, 599 base1 insinit.m, 2232 base1 inslever.m, 969 base1 insupdate.m, 2257 base1 invbc.m, 577 base1 la2dpos.m, 901 base1 odsimu.m, 2475 base1 olsins.m, 798 base1 pp2vn
     
  • 基于惯导与里程计的组合导航系统算法探究-以严恭敏的研究为例
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    本文探讨了由严恭敏提出的结合惯性导航和里程计数据的组合导航算法，旨在提高定位精度及系统的稳定性。 这个人非常出色，他编写了SINS/里程计组合导航算法。
     
  • 组合导航及融合导航
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    组合导航及融合导航是指结合多种导航技术（如GPS、惯性导航等）的优势，实现高精度定位和姿态测量的方法。通过信息融合算法优化性能，广泛应用于航空航天、汽车和移动设备中。 组合导航与融合导航是两种不同的导航技术。组合导航通常指的是将多种定位方式结合在一起使用以提高系统的可靠性和精度，比如GPS和惯性传感器的结合。而融合导航则更进一步，在数据处理层面进行多源信息整合优化，它不仅包括了不同类型的传感器数据的综合运用，还可能涉及到算法上的创新来实现更加精确的位置估计以及更好的系统鲁棒性。
     
  • 严恭敏经典学术论文汇总资料
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    《严恭敏经典学术论文汇总资料》汇集了著名学者严恭敏教授在各个研究领域的代表性论文，全面展现了其深厚的学术造诣和独到的研究视角。 严恭敏学术论文汇总包含了多篇经典的研究资料，内容清晰准确，非常适合惯性导航专业的学生及研究人员参考使用。
     
  • 逐行解读PSINS工具箱中UKF组合导航代码（test-SINS-GPS-UKF-153）
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    本文章详细解析了PSINS工具箱中的UKF算法在GPS与惯性导航系统(SINS)结合定位中的应用，重点在于对测试案例test-SINS-GPS-UKF-153的代码逐行解释。 程序实现基于UKF（无迹卡尔曼滤波）的SINS（捷联惯性导航系统）与GPS集成导航仿真。 步骤如下： 通过循环迭代，从IMU数据中提取加速度和角速度。→更新INS状态，进行一步预测。→如果检测到GPS信号（时间戳能被1整除），则进行GPS位置模拟并更新卡尔曼滤波器。→记录当前的AVP估计值和相关协方差。
     
  • GPS_INS组合导航_INSGPS.rar_组合导航滤波_GPS/INS
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    本资源包包含GPS与INS（惯性导航系统）结合使用的导航技术资料，重点介绍组合导航系统的卡尔曼滤波算法及其应用。适用于科研和工程实践。 标题中的“INSGPS.rar_GPSINS组合导航_gps ins_ins gps_组合导航滤波”指的是全球定位系统（GPS）与惯性导航系统（INS）的结合技术研究，其中包含了实现这种组合导航所需的滤波算法。这项技术的主要目标是通过整合两种不同系统的优点来提高位置精度和稳定性。 描述中提到“gps ins 组合导航滤波算法 能实现gps与ins组合导航滤波”，暗示该压缩包可能包含一个名为“INSGPS.m”的MATLAB代码文件，用于执行GPS与INS的融合算法，处理数据并进行滤波操作。这种技术通常采用卡尔曼滤波（Kalman Filter）或其变种如无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF），以结合来自GPS和INS的不同类型测量信息，从而提高定位准确性。 在实际应用中，GPS系统能够提供全球范围内的实时位置、速度及时间数据。然而，在遇到遮挡、干扰或其他问题时可能会导致短暂失锁或精度下降。相比之下，惯性导航系统通过加速度计和陀螺仪持续自主地提供运动信息，但长时间运行后由于误差累积会导致精度降低。将两者结合可以利用GPS的定位信息校正INS的漂移，并在GPS信号丢失的情况下使用INS的数据维持导航能力。 “INSGPS.m”文件可能实现了以下步骤： 1. **状态定义**：确定系统中的所有参数，包括位置、速度、姿态和传感器误差。 2. **预测更新**：根据惯性系统的动态模型预测下一时刻的状态，并估计相应的误差协方差。 3. **观测更新**：当接收到新的GPS数据时，利用该信息计算残差并修正状态估计值。 4. **滤波器增益计算**：基于预测的误差协方差和测量噪声确定卡尔曼增益参数。 5. **状态更新**：通过应用卡尔曼增益将观测结果融入到当前的状态估计中。 为了理解和使用“INSGPS.m”文件，需要具备一定的MATLAB编程知识以及对GPS、INS的工作原理及滤波理论的理解。该压缩包为研究导航技术提供了有价值的资源，在自动驾驶汽车、无人机控制和航空航天等领域具有广泛的应用前景。通过深入学习与调试此代码，可以更好地掌握如何将两种系统的优点结合起来以提高整体的导航性能。