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MATLAB程序实现了GPS和IMU数据的融合。

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简介：
该代码集成了大量的GPS和惯性测量单元（IMU）数据融合技术，同时还提供了大量的参考函数，以满足用户多样化的需求。

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  • 基于GPS和IMU的数据融合MATLAB程序
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    本简介介绍了一个结合GPS与IMU数据以提高导航系统精度的MATLAB程序。该程序采用先进的滤波算法进行数据融合处理。 这段文字描述了一套包含丰富GPS与IMU数据融合的仿真代码，并且提供了许多参考函数。
     
  • MATLAB中的GPS-IMU数据融合
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现GPS与IMU传感器数据的高效融合技术，旨在提升导航系统的精确度和稳定性。通过算法优化，实现了实时、准确的数据处理与分析。 GPS-IMU 数据融合的matlab源码文件名为GPS_IMU_Fushion.m。
     
  • 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...
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    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。
     
  • GPS与IMU（室内外连续定位）数据融合的MATLAB程序.rar
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    本资源提供了一个利用MATLAB实现的GPS与IMU数据融合程序，适用于室内外连续定位场景。包含详细注释和示例文件，帮助用户快速掌握高精度定位技术。 惯性导航GPS与IMU数据融合的MATLAB程序可以作为实现室内外无缝定位的一个参考，非常有用。
     
  • 【数据融合】利用扩展卡尔曼滤波进行IMU与GPS数据融合的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于扩展卡尔曼滤波算法的数据融合方案，用于整合惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）的数据。通过Matlab实现，适用于研究和教学目的。 基于拓展卡尔曼滤波实现IMU和GPS数据融合的matlab源码。
     
  • 基于MATLAB的惯性导航开源代码（GPS与IMU数据融合）
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    本项目提供一套在MATLAB环境下运行的惯性导航系统开源代码，实现GPS和IMU传感器的数据融合，提高导航精度。 使用扩展卡尔曼滤波的MATLAB程序可以实现GPS和IMU数据的融合。
     
  • 基于GPS和IMU的卡尔曼滤波融合定位算法的MATLAB实现代码
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    本项目提供了一种基于GPS与IMU数据融合的卡尔曼滤波定位方法，并采用MATLAB编程实现了该算法。适用于研究和教学领域，助力于高精度定位技术的研究与发展。 惯导用于状态预测，GPS则用来进行滤波矫正。直接运行main文件即可。资源介绍请参见相关文档或资料。
     
  • 【数据融合】基于拓展卡尔曼滤波的IMU与GPS数据融合【附Matlab源码 1600期】.zip
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    本资源提供一种利用扩展卡尔曼滤波技术实现惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的数据融合方法，附带详细的Matlab源代码。适合需要进行传感器数据融合研究的科研人员和技术爱好者使用。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • （MATLAB程序）用于无人机和四轴飞行器的IMU+GPS融合算法构建.rar
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    本资源提供了一套基于MATLAB开发的代码，专注于实现适用于无人机及四轴飞行器的姿态估计与导航。该代码集成了惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的数据，以增强飞行器的位置、速度和姿态信息的准确性。通过复杂算法处理IMU和GPS数据融合，提高无人系统的稳定性和精确度，为开发者提供了一个强大的工具包来优化无人机性能。 此示例展示了如何为无人机（UAV）或四轴飞行器构建IMU与GPS融合算法。该方法利用了加速度计、陀螺仪、磁力计以及GPS来确定设备的方向和位置。 首先，我们设定采样率：在实际系统中，加速度计和陀螺仪通常以较高的频率运行，而处理这些传感器数据的复杂度相对较低；相比之下，GPS及某些情况下的磁力计则以较慢的速度提供信息，并且与之相关的计算更为复杂。为了模拟这一配置，在融合算法里IMU（包含加速度计、陀螺仪和磁力计）的数据采样频率为160 Hz，而GPS的采样率为每秒一次。具体而言，每一百六十个磁力计样本中只提供一个给融合算法处理，这在实际应用中的表现即意味着磁力计的实际采集速率远低于这个数值。