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该MATLAB程序实现了GPS和IMU数据融合，适用于室内外环境的无缝定位。

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简介：
该惯性导航GPS与IMU数据融合的MATLAB程序，凭借其强大的功能，可作为室内外无缝定位方案的一个有价值的借鉴，具有广泛的应用前景。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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+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。
     
  • 基于GPS和IMU的卡尔曼滤波融合定位算法的MATLAB实现代码
    优质
    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。
     
  • SINSGPSPDR室内室外无缝导航定位算法研究-论文
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    本文探讨了在SINS/GPS/PDR融合下的室内与室外环境无缝导航定位算法的研究进展，提出了一种创新性的解决方案以提高定位精度和稳定性。 为解决城市高楼、隧道及室内外复杂环境下单源导航定位系统存在的精度低、可靠性差以及不连续等问题，本段落提出了一种基于GPS、微型惯性测量单元（MIMU）、表面肌电信号(SEMG)传感器和三维电子罗盘的SINSGPSPDR无缝导航定位算法。该方法利用SEMG与三维电子罗盘进行行人航位推算，并以捷联惯导为主，结合多传感器辅助的方式构建了多源信息融合模型，设计并实施了一种自适应联邦卡尔曼滤波算法。实验结果显示，所提出的方案能够实现室内外无缝导航定位，在室外环境下精度水平优于1.5米，在室内环境下的精度则达到2米以内，显著提升了系统的定位准确性和连续性。
     
  • 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).
     
  • （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。
     
  • 【滤波定位】MATLAB实现卡尔曼滤波结合GPS与IMU的融合定位【附带Matlab源码 3604期】.mp4
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    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行卡尔曼滤波，将GPS和IMU数据融合以提高定位精度。内容包括原理讲解及代码实现，适合研究学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可以运行，并且已经亲测可用，适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数：其他m文件。 无需手动操作运行结果效果图部分。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可以根据提示进行相应的修改。 3. 代码的运行步骤如下： 步骤一：将所有文件放在Matlab当前工作目录下； 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. 如果有仿真咨询或其他服务需求，可以联系博主或者查看博客文章底部的联系方式。具体的服务包括： - 提供博客或资源完整代码； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。