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GPS与IMU组合定位的原始数据

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简介：
本研究探讨了全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）的数据融合技术在提高位置跟踪精度方面的应用。通过分析原始数据，优化定位算法，旨在实现更精确、稳定的位置估计。 GPS/IMU组合定位原始数据 MEMS车载试验；传感器的x/y/z轴分别沿载体的右/前/上方向安装；方位北偏西为正,取值范围+-180deg。 IMU：icm20948，GPS：ublox m8n。模块右前上安装在车辆前挡风玻璃下。 数据包含： [1] T(s), Gx/y/z(deg/s), Ax/y/z(m/s^2), Pitch/Roll/Yaw(deg), [11]: NavVE/N/U(m/s), NavLat/Lon(deg), NavHgt(m), GPSVE/N/U(m/s), GPSLat_d, gpslat_m, lon_d(deg), gpslon_m, GPSHgt(m), GPSYaw(deg), PDOP, SatNum, Magx/y/z(mG), Baro(m).

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  • GPS与IMU组合定位的原始数据
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    本研究探讨了全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）的数据融合技术在提高位置跟踪精度方面的应用。通过分析原始数据，优化定位算法，旨在实现更精确、稳定的位置估计。 GPS/IMU组合定位原始数据 MEMS车载试验；传感器的x/y/z轴分别沿载体的右/前/上方向安装；方位北偏西为正,取值范围+-180deg。 IMU：icm20948，GPS：ublox m8n。模块右前上安装在车辆前挡风玻璃下。 数据包含： [1] T(s), Gx/y/z(deg/s), Ax/y/z(m/s^2), Pitch/Roll/Yaw(deg), [11]: NavVE/N/U(m/s), NavLat/Lon(deg), NavHgt(m), GPSVE/N/U(m/s), GPSLat_d, gpslat_m, lon_d(deg), gpslon_m, GPSHgt(m), GPSYaw(deg), PDOP, SatNum, Magx/y/z(mG), Baro(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。
     
  • 基于GPS-IMU组合定位的卡尔曼滤波方法
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    本研究提出了一种利用GPS和IMU数据融合的卡尔曼滤波算法，有效提升移动设备在信号弱或无GPS情况下的定位精度与稳定性。 clear all; N = 100; T = 4 * pi / N; t = 0 : (4 * pi - T) : 4 * pi - T; w = 2 * pi / (24 * 3600); X1 = zeros(15, N); X2 = zeros(15, N); L = zeros(6, N); % 初始化 X2(:, 1)=[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ,0 ,0 ,0]; X1(:,1)= X2(:,1); E = eye(15); % W矩阵定义 W=[zeros(3),-w*eye(3); w*eye(3), zeros(3)]; A=zeros(15, 15); A(1:3,4:6) = eye(3); A(4:6,4:6)= -2 * W; for i=10 : 12 A(i,i)=-1/7200; end for i=13 : 15 A(i,i)=-1/1800; end A = eye(15)+A*T + A*A*(T.^2)/2; Z1=zeros(15, 15); Z2=eye(15); R=eye(6); Q=zeros(15, 15); Q(15, 15)= 1; K = zeros(15, 6); H=zeros(6, 15); for i = 1 : 6 H(i,i) = 1; end % 噪声L的生成 for i=1:N L(:,i)=zeros(6,1); L(1,i)=randn(1); end % 状态更新和预测循环 for i=2 : N X1(:,i) = A * X2(:,i-1); Z1=A*Z2*A+Q; K=Z1*H/(R + H*Z1*H); X2(:,i)=X1(:,i)+K*(L(:,i)-H*X1(:,i)); Z2=(eye(15) - K * H)*Z1; end % 绘图 plot(t, L(1,:), g.); hold on; plot(t, X1(1,:), r.);
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • GPS与IMU融合定位仿真的研究_GPS仿真_GPS卡尔曼滤波器_GPS/IMU定位信息融合
    优质
    本研究探讨了GPS与IMU数据融合技术在定位系统中的应用，重点分析了GPS仿真、卡尔曼滤波算法以及GPS/IMU信息融合对提升定位精度和稳定性的影响。 基于卡尔曼滤波的GPS和IMU信息融合定位方法能够有效提升导航系统的精度与可靠性。这种方法通过结合全球定位系统（GPS）提供的位置数据以及惯性测量单元（IMU）的姿态、速度等信息，利用卡尔曼滤波算法对两者进行优化处理，从而在各种环境下实现更精确的位置跟踪和姿态估计。
     
  • GPS+IMU+UWB无缝切换定位资料包（含激光IMU数据）.rar
    优质
    本资料包包含GPS、IMU及UWB三种技术融合下的无缝切换定位方案与激光IMU数据集，适用于高精度室内室外导航和定位研究。 解决GNSS、UWB和激光三种定位方式之间的自由切换问题。
     
  • DR-GPS组合定位程序
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    DR-GPS组合定位程序是一款融合了航位推算（DR）与全球卫星定位系统(GPS)技术的应用软件，能够提供精准、连续的位置信息，在GPS信号不佳的情况下仍能保持良好的导航性能。适用于各种移动设备和车载系统，广泛应用于物流追踪、智能驾驶等多个领域。 使用MATLAB编写的M语言程序来实现DR/GPS组合定位功能，并包含适当的注释。
     
  • 多源传感器融合定位（GNSS、IMU、Camera）及GPS/INS组合导航技术...
    优质
    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_ ```
     
  • GPS 观测原始数据
    优质
    《GPS观测原始数据》一书汇集了利用全球定位系统进行观测所得的第一手资料，为精确测量、地理信息系统构建及科学研究提供了宝贵的数值参考。 希望学习的朋友可以看看GPS原始观测数据的相关资料。