本资源提供了一个使用MATLAB进行传感器数据融合的实例代码，旨在展示如何结合来自多个传感器的数据以提高估计精度和可靠性。
数据融合的MATLAB代码示例涉及传感器融合与因子图实验的应用场景。该示例包含了以下类型的数据：全球定位系统（GPS）、国际货币联盟晴雨表、相机功能轨迹导航以及各种传感器信息，这些数据以特定格式进行存储。
感谢FFI同事允许共享这些资源！
提供的可执行文件包括：
- 绘制原始数据。
- GPS和IMU的批量融合处理。
- 实现固定滞后算法的GPS与IMU数据融合。
- 利用ISAM2技术实现GPS、IMU与其他传感器的数据整合。
以下为Ubuntu系统下安装依赖项的具体步骤：
1. 安装编译器，cmake，curl及git工具：
```
sudo apt install -y build-essential cmake curl git wget
```
2. 安装Eigen库及相关数学计算支持包（如BLAS和LAPACK）:
```
sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev
```
3. 获取并安装Sophus库：
使用Git命令克隆GitHub上的Sophus代码仓库，然后进行编译与安装。
在开始项目之前，请根据实际需求选择合适的部分，并按照上述指导完成环境搭建。
5星
