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九轴传感器姿态解算的MATLAB扩展卡尔曼滤波实现【附带Matlab源码 3035期】.zip

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简介:
本资源提供了一种基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波算法来解决九轴传感器的姿态解算问题,包含详尽的代码和文档。适合从事传感器数据处理及姿态估计相关研究与开发人员参考使用,有助于深入理解并实践姿态估计算法。 海神之光上传的全部代码均可运行并经过验证可用;1、代码压缩包内容包括主函数main_AttltitudeEKF.m以及用于调用的各种其他m文件;无需单独运行结果效果图;2、所需Matlab版本为2019b,如遇问题,请根据提示进行修改;3、操作步骤如下:第一步,将所有文件放置于Matlab当前工作目录中;第二步,双击打开main_AttltitudeEKF.m文件;第三步,点击运行直至程序完成并获取结果。4、物理应用仿真涵盖导航、地震分析、电磁学研究、电路设计及电能管理等多方面,并涉及机械工程与工业控制领域中的水位控制系统和直流电机模型,此外还包括平面电磁波以及管道瞬变流等现象的模拟;光学内容则包括光栅效应、杨氏双缝实验、单缝衍射、多重狭缝干涉、圆孔及矩形孔衍射分析,夫琅禾费衍射与拉盖尔高斯模式下的光线传播特性研究,同时涉及复杂光束和涡旋波的定位问题;定位技术方面则涵盖了chan算法、taylor模型以及RSSI信号强度信息法和music方法等,并且详细探讨了卡尔曼滤波在UWB(超宽带)中的应用。气动学部分包括弹道运动分析与气体扩散现象,还涉及龙格库塔方法在弹道模拟中的运用;最后,在天体物理学领域则着重于卫星轨道及姿态控制的研究。

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  • 姿MATLABMatlab 3035】.zip
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    本资源提供了一种基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波算法来解决九轴传感器的姿态解算问题,包含详尽的代码和文档。适合从事传感器数据处理及姿态估计相关研究与开发人员参考使用,有助于深入理解并实践姿态估计算法。 海神之光上传的全部代码均可运行并经过验证可用;1、代码压缩包内容包括主函数main_AttltitudeEKF.m以及用于调用的各种其他m文件;无需单独运行结果效果图;2、所需Matlab版本为2019b,如遇问题,请根据提示进行修改;3、操作步骤如下:第一步,将所有文件放置于Matlab当前工作目录中;第二步,双击打开main_AttltitudeEKF.m文件;第三步,点击运行直至程序完成并获取结果。4、物理应用仿真涵盖导航、地震分析、电磁学研究、电路设计及电能管理等多方面,并涉及机械工程与工业控制领域中的水位控制系统和直流电机模型,此外还包括平面电磁波以及管道瞬变流等现象的模拟;光学内容则包括光栅效应、杨氏双缝实验、单缝衍射、多重狭缝干涉、圆孔及矩形孔衍射分析,夫琅禾费衍射与拉盖尔高斯模式下的光线传播特性研究,同时涉及复杂光束和涡旋波的定位问题;定位技术方面则涵盖了chan算法、taylor模型以及RSSI信号强度信息法和music方法等,并且详细探讨了卡尔曼滤波在UWB(超宽带)中的应用。气动学部分包括弹道运动分析与气体扩散现象,还涉及龙格库塔方法在弹道模拟中的运用;最后,在天体物理学领域则着重于卫星轨道及姿态控制的研究。
  • 基于姿
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    本研究探讨了利用扩展卡尔曼滤波算法进行姿态解算的方法,通过优化状态估计提高了系统的准确性和稳定性,在多种应用场景中展现出优越性能。 姿态解算在航空航天、机器人及导航等领域至关重要,它涉及如何准确确定物体的空间位置、方向与运动状态。本段落聚焦于“扩展卡尔曼滤波(EKF)姿态解算”,这是一种利用三轴角速率陀螺仪和三轴加速度计数据进行动态物体姿态估计的方法。 **扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)** 是一种用于处理非线性系统的卡尔曼滤波器的变体。传统卡尔曼滤波适用于线性系统,而真实世界中许多问题如运动模型往往是非线性的。EKF通过将非线性模型进行局部化近似来处理这些问题,并保留了卡尔曼滤波的优点——即使在存在噪声的情况下也能提供最优估计。 **三轴角速率陀螺仪(Gyroscope)** 和 **三轴加速度计(Accelerometer)** 是常见的惯性传感器。陀螺仪测量物体绕三个正交轴的旋转速率,而加速度计则测量物体沿这三个方向上的线性加速度。这两种传感器结合使用可以提供姿态信息,但各自存在局限:如陀螺仪长期漂移问题和加速度计无法区分重力与真实线性加速的问题。 **欧拉角(Euler Angles)** 是表示三维空间中旋转的一种方法,通常需要三个角度来描述物体相对于参考坐标系的旋转。不同顺序的组合可以产生不同的欧拉角定义方式,如Z-Y-X、Y-X-Z等。在姿态解算中,这些角度常被用作状态变量,并通过更新它们来跟踪实时的姿态。 使用M语言实现EKF算法时,首先需要对非线性系统模型进行局部化处理,然后利用陀螺仪和加速度计的数据不断修正状态估计。这一过程包括预测步骤(根据上一时刻的状态及动力学模型更新当前状态)与校正步骤(结合传感器测量值并使用滤波器增益来调整预测)。通过重复这两个步骤,EKF能够逐步减少误差,并提供越来越精确的姿态估计。 具体实现中通常包含以下步骤: 1. **初始化**:设定初始状态如欧拉角和速度。 2. **预测**:根据上一时刻的状态及陀螺仪输出的角速率来预估当前状态。 3. **校正**:结合加速度计测量值(可能需要进行重力补偿),利用滤波器增益更新预测结果。 4. **重复执行**:通过不断循环上述步骤,持续优化姿态估计。 “姿态融合-欧拉描述”文件中很可能包含了用M语言编写的EKF算法代码,包括系统模型、线性化处理过程及传感器数据的整合。通过阅读和理解这段代码,可以深入了解如何实际应用EKF解决姿态解算问题,并可能针对具体应用场景进行优化调整。
  • 姿】利用MATLAB误差状(ESKF)进行姿MATLAB 7362】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)进行姿态解算,并提供相关代码,适合工程技术和科研人员学习参考。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码,经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数文件;无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 支持的Matlab版本为2019b。若遇到问题,请根据错误提示进行修改,或向博主求助。 3. 运行操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置在Matlab当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,等待程序完成并获取结果; 4. 如需更多服务或支持,请联系博主。 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序开发 4.4 科研合作项目
  • 基于Matlab姿确定
    优质
    本研究采用MATLAB平台实现姿态确定的扩展卡尔曼滤波算法,旨在提高导航系统的姿态估计精度和鲁棒性。通过仿真验证了该方法的有效性和优越性。 在四元数方程的基础上进行姿态确定,并采用扩展卡尔曼滤波方法。
  • 基于EKF和姿MATLAB及数据
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    本项目利用扩展卡尔曼滤波(EKF)结合九轴传感器数据实现精确姿态估计,并提供详细的MATLAB代码与实验数据。 扩展卡尔曼滤波用于姿态解算的MATLAB代码包含九轴原始数据及方向传感器数据,并且可以直接运行。
  • 基于EKF和姿Matlab及数据
    优质
    本项目采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法结合九轴传感器数据,实现精准姿态估计。包含详细Matlab代码与实验数据,便于学习与应用研究。 扩展卡尔曼滤波用于姿态解算的MATLAB代码包含九轴原始数据和方向传感器数据,可以直接运行。
  • MPU6050姿STM32代(含).zip_MPU6050姿_六姿_姿_姿
    优质
    本资源提供基于STM32平台的MPU6050六轴传感器姿态解算代码,包含高效的卡尔曼滤波算法以优化姿态估算精度。适用于需要高精度姿态数据的应用场景。 MPU6050是我们常用的六轴空间位置处理芯片。本段落档使用卡尔曼滤波的方法来提高数据的准确性。
  • EKF.rar_PKA___
    优质
    本资源包含EKF(扩展卡尔曼滤波)相关资料,适用于深入学习PKA(概率知识适应)算法及卡尔曼滤波技术。内含基础理论与应用实例,适合研究和工程实践参考。 扩展卡尔曼滤波(EKF)程序已开发完成,并且仿真结果已经保存在文件夹内,这是一个非常好的程序。接下来将详细介绍卡尔曼滤波器的工作原理,从线性卡尔曼滤波器开始入手,对比分析扩展卡尔曼滤波与线性化卡尔曼滤波之间的差异。我们将从系统模型到具体的算法流程进行讲解,并详细解释这些不同之处。
  • 姿与数据融合
    优质
    本研究探讨了利用扩展卡尔曼滤波技术进行姿态解算及传感器数据融合的方法,旨在提高导航系统的精度和稳定性。 EKF(扩展卡尔曼滤波)在姿态解算中的数据融合应用。