（MATLAB程序）结合惯性测量单元与全球定位系统数据估算地面车辆位置及方向.rar

简介：
本资源提供一种利用MATLAB编程融合IMU和GPS数据以精确估计地面车辆的位置和航向的方法。包含相关代码和文档，适用于自动驾驶、导航等领域研究。 本示例展示了如何通过结合来自惯性测量单元（IMU）与全球定位系统（GPS）接收器的数据来估计地面车辆的位置及方向。 一、模拟设置：采样率 在典型的系统中，IMU内部的加速度计和陀螺仪以较高的频率运行。融合算法处理这些传感器数据时较为简单。相反地，GPS则以较低的频率运作，并且其相关处理复杂度较高。在这种融合策略下，GPS样本按低频进行处理；而来自加速度计与陀螺仪的数据在同一高速率上被同时采集和分析。 为了模拟这一配置，在IMU（即加速度计和陀螺仪）中设定采样率为100Hz，而在GPS接收器中的采样频率为10Hz。 二、融合过滤器 创建一个滤波器以整合来自 IMU 和 GPS 的测量值。此过程使用扩展卡尔曼滤波技术来追踪方向（采用四元数表示）、位置、速度以及传感器偏差等参数。该对象具有两个核心方法： - 一种接收IMU的加速度计和陀螺仪样本作为输入的方法，每次对这些设备进行采样时都会被调用。 - 另一个基于先前采集到的加速度计与陀螺仪数据预测下一步的状态变化，并在此过程中更新扩展卡尔曼滤波器中的误差协方差矩阵。