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基于GNSS/INS/气压计融合技术的车辆航向角计算方法

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简介：
本研究提出了一种结合GNSS、INS及气压计数据的创新算法，用于精确计算车辆航向角，显著提升了导航系统的可靠性与精度。 利用GNSS/INS/气压计的集成技术来计算车辆航向角。

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  • 基于GNSS/INS/气压计融合技术的车辆航向角计算方法
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    本研究提出了一种结合GNSS、INS及气压计数据的创新算法，用于精确计算车辆航向角，显著提升了导航系统的可靠性与精度。 利用GNSS/INS/气压计的集成技术来计算车辆航向角。
     
  • 惯性导航与GNSS组合导航算法：INS-GNSS集成
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    本研究探讨了惯性导航系统（INS）与全球卫星导航系统（GNSS）相结合的组合导航技术，重点分析了INS-GNSS集成算法在提高定位精度和可靠性方面的应用。 INS-GNSS松散集成惯性导航/GNSS松散集成导航算法是一种结合了惯性测量单元（IMU）与全球卫星定位系统（GNSS）的导航技术，通过将两者的数据进行融合处理以提高系统的定位精度、可靠性和鲁棒性。该方法利用IMU提供连续的位置和姿态估计，并在GNSS信号可用时对其进行校正，从而实现在各种环境下的高效导航功能。
     
  • 多源传感器融合定位（GNSS、IMU、Camera）及GPS/INS组合导航技术...
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    本项目聚焦于开发先进的多源传感器融合定位与GPS/INS组合导航技术，结合GNSS、IMU和Camera数据，实现高精度、可靠的定位与导航解决方案。 多源传感器融合（GNSS, IMU, Camera）定位技术结合了GPS/INS组合导航以及PPP/INS紧耦合方法。该版本号为release/3.0.0，旨在学习组合导航与视觉惯性里程计(VIO)的相关知识，并希望有兴趣的伙伴共同探讨。 程序依赖于glog、Eigen和OpenCV 3.4库，同时也使用了Ceres。 **使用说明** 最新稳定测试版对应的是release/3.0.0分支。由于多传感器融合采用了submodules形式挂载工具，因此在克隆完本项目后需要更新tools。 ```shell git checkout -b release/3.0.0 origin/release/3.0.0 git submodule init git submodule update ``` 安装好依赖库之后可以直接编译程序： ```shell mkdir build && cd build cmake .. make -j3 ``` 运行方式如下： ```shell ./mscnav_bin ${configure_file} ${log_ ```
     
  • INS与GPS融合组合导航算法
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    本研究探讨了将INS（惯性导航系统）与GPS（全球定位系统）技术相结合的创新导航解决方案，旨在提高位置数据的精确性和可靠性。通过优化两系统的互补特性，该算法在各种环境条件下均能提供稳定、精准的位置信息更新，适用于自动驾驶车辆及无人机等高科技应用场景。 关于GPS与惯导松组合的MATLAB算法的学习资料对于刚开始学习组合导航的学生来说非常有帮助。
     
  • 基于MATLAB的GNSS/INS松组合导航程序
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    本项目基于MATLAB开发了一套GNSS/INS松组合导航系统程序，有效融合了GPS与惯性传感器数据，提高了导航系统的精度和可靠性。 从惯导与卫星导航数据的轨迹生成开始，利用这些轨迹数据来产生陀螺仪和加速度计的数据。然后使用生成的陀螺仪和加速度计数据进行惯性导航解算，并验证仿真的陀螺仪和加速度计数据的有效性。最后，采用仿真得到的GPS和INS（惯性导航系统）数据来进行松组合处理。
     
  • 基于MATLAB的GPS与INS融合导航
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）数据融合的方法和技术。通过优化算法提升导航系统的精度和可靠性，特别适用于复杂环境下的高动态目标跟踪与定位任务。 在现代导航系统中，GPS（全球定位系统）与INS（惯性导航系统）的联合技术具有重要作用。这种技术结合了GPS的全球覆盖、实时性和高精度以及INS的自主性和抗干扰能力，为航空、航海、车辆定位和无人机飞行等应用提供了高效且可靠的定位解决方案。 GPS是一种卫星导航系统，通过接收多颗卫星发射的信号来计算地面接收机的位置、速度及时间信息。然而，在某些条件下，如遮挡或电子干扰下，GPS信号可能会受到影响，导致精度下降甚至丢失。 INS则依赖于加速度计和陀螺仪测量载体运动参数，并连续提供导航数据。即使在没有外部参考的情况下，它仍能工作。但随着时间推移，由于积分误差的积累，其准确性会逐渐降低。 基于MATLAB的GPS与INS联合导航仿真工具是研究和教学的理想选择。该环境能够模拟并分析这两种技术融合的过程。MATLAB强大的数值计算、信号处理及可视化功能使其成为此类仿真的理想平台。 在使用MATLAB进行相关程序编写时，通常包括以下几个步骤： 1. **数据采集**：导入或创建GPS数据集。 2. **GPS解算**：利用扩展卡尔曼滤波（EKF）或其他算法根据GPS信息计算位置。 3. **INS模型构建**：建立惯性传感器噪声及漂移模型。 4. **数据融合**：通过互补滤波、UKF或EKF等方法结合GPS与INS的信息，提升导航性能。 5. **误差分析**：评估联合导航系统的精度，并对比单独使用GPS和INS的结果。 6. **结果可视化**：利用MATLAB的图形工具展示轨迹及速度变化。 这种仿真不仅帮助学习者理解GPS与INS融合的基本原理，还指导如何在实际项目中应用这些技术。此外，它为优化系统性能提供了基础框架，如调整滤波参数以适应不同的应用场景和误差模型。 通过实践操作和调试相关代码，不仅能加深理论知识的理解，还能提高编程能力和问题解决技巧。
     
  • GNSS/INS组合导航程序示例
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    本程序示例展示了如何集成全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)，实现高精度定位和姿态测量，适用于自动驾驶、无人机等应用领域。 GNSS/INS组合导航例程涵盖了不同的组合模式以及实验结果。
     
  • GNSS/INS组合导航程序示例
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    本项目提供了一个集成全球卫星导航系统（GNSS）与惯性导航系统（INS）的组合导航程序实例，适用于自动驾驶、无人机和机器人技术等领域。 GNSS/INS组合导航例程涵盖了不同的组合模式及其实验结果。
     
  • MATLAB接收机定位解算代码-GINav：GNSS及GNSS/INS融合算法
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    GINav是一款基于MATLAB开发的接收机定位解算工具包，专注于GNSS和GNSS/INS融合算法的研究与实现，适用于导航系统中的精确定位需求。 MATLAB位置解算代码GINav注意：该程序仍在开发中，可能存在一些错误。欢迎广大用户提供意见和建议。如果您对GINav算法感兴趣，请加入相应的讨论群。 GINav是一款开源软件，专注于GNSS/INS综合导航系统的数据处理与分析，并能够处理多星座多频GNSS数据。它适用于车载情况，旨在为进行GNSS/INS相关研究提供有用的工具。它是测试新算法和实验功能的便捷平台。GINav是在MATLAB环境中开发的，提供了一个用户友好的图形用户界面（GUI），以方便用户快速学习如何使用该软件。 此外，还提供了可视化工具GINavPlot用于解决方案展示与错误分析。其主要特点包括： - 支持GNSS绝对定位模式，包括标准单点定位(SPP)和精确单点定位(PPP) - 支持GNSS相对定位模式，包括后处理差分、运动和静态（PPD, PPK 和 PPS） - 支持多星座多频GNSS数据处理 - 支持GNSS/INS松耦合(LC)模式，包括SPP/INSL
     
  • 基于MATLAB的INS与GPS融合导航程序
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    本项目开发了一套基于MATLAB平台的INS/GPS集成导航系统软件。通过算法优化，实现了惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）数据的有效融合，提高了导航系统的精度和可靠性。 主程序功能 - M1_DirectionCosineMatrix.m：基于方向余弦矩阵的载体姿态解算程序。 - M2_Quaternion.m：基于四元数的载体姿态解算程序。 - M3_SINS.m：捷联式惯性导航系统解算程序。 - M4_InitAlign.m：惯性导航系统的初始对准。 - M5_1_SINS_GPS.m 和 M5_2_SINS_GPS.m：SINS/GPS组合导航（后者效果更佳）。 工具类函数集合位于Utils目录下，这些函数被主程序调用。Example results文件夹包含解算结果示例供参考。 测试软件版本为MATLAB R2017b。 坐标系定义如下： - b: 载体 - e: 地球 - i: 惯性系 - n: 导航系 变量通式：Axyzw 表示 A^xy_zw。