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GNSS/INS紧密组合Matlab代码

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简介:
本项目提供了一套基于Matlab平台的GNSS/INS紧耦合算法实现代码,用于研究和开发高精度导航系统。 本程序基于教材《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理:Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems》,作者为Paul D. Groves、练军想、唐康华、潘献飞,由国防工业出版社于2015年出版。该程序是对附赠的INS/GNSS紧组合仿真代码进行修改后得到的版本,能够实现基于伪距、伪距率和惯性导航系统(INS)数据的紧密集成解算。 文件夹结构如下: - CalculateTCRes:包含紧组合解算程序。 - INS_GNSS_Demo_7:主脚本所在文件夹。 - SharedMat:运行所需的常量数组存储位置。 - TCdata:一组手推车实验的数据,包括InertialExplorer软件在INS/RTK模式下输出的参考导航解决方案(DGNSSRES子文件夹)、预处理后的GNSS观测数据(GNSSObsForCouple子文件夹)、经过预处理的惯性测量单元(IMU)观测数据、以及双GNSS天线测向数据(SPANE1子文件夹)。

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客服
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  • GNSS/INSMatlab
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab平台的GNSS/INS紧耦合算法实现代码,用于研究和开发高精度导航系统。 本程序基于教材《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理:Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems》,作者为Paul D. Groves、练军想、唐康华、潘献飞,由国防工业出版社于2015年出版。该程序是对附赠的INS/GNSS紧组合仿真代码进行修改后得到的版本,能够实现基于伪距、伪距率和惯性导航系统(INS)数据的紧密集成解算。 文件夹结构如下: - CalculateTCRes:包含紧组合解算程序。 - INS_GNSS_Demo_7:主脚本所在文件夹。 - SharedMat:运行所需的常量数组存储位置。 - TCdata:一组手推车实验的数据,包括InertialExplorer软件在INS/RTK模式下输出的参考导航解决方案(DGNSSRES子文件夹)、预处理后的GNSS观测数据(GNSSObsForCouple子文件夹)、经过预处理的惯性测量单元(IMU)观测数据、以及双GNSS天线测向数据(SPANE1子文件夹)。
  • GNSSINS修正
    优质
    本文探讨了将全球导航卫星系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)进行紧密集成的技术,重点研究利用修正后的代码提升定位精度的方法。 C语言的GNSS和INS松组合代码。C语言实现的GNSS与INS松组合算法的代码。
  • MATLAB中的INS&GNSS: 、松耦算法在导航中的应用
    优质
    本文探讨了INS(惯性导航系统)和GNSS(全球导航卫星系统)在MATLAB中三种不同组合方式——紧组合、松耦合及紧耦合的实现及其对提高导航精度的影响。 INS导航使用的算法以及GNSS导航所用的算法,在组合导航中还包括紧耦合和松耦合的相关算法。
  • INS/GNSS程序,采用伪距、伪距率及INS测量,并兼容双天线测向数据
    优质
    本程序为INS/GNSS系统设计,融合伪距、伪距率和惯性导航数据,结合双天线定向信息,显著提升定位精度与稳定性。 INS/GNSS紧组合程序利用伪距、伪距率及INS测量,并支持双天线测向数据。
  • 基于MATLABGNSS/INS导航程序
    优质
    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。
  • GNSS+INS松耦数据+CPP
    优质
    本项目结合GNSS与INS技术,采用松耦合方式融合传感器数据,并运用CPP语言开发相关算法处理软件,实现高精度定位。 GNSS+INS松组合数据+C语言代码 GNSS+INS松组合数据+C语言代码 GNSS+INS松组合数据+C语言代码
  • GNSS/INS导航程序示例
    优质
    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导航程序示例
    优质
    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。
  • MATLABINS/GNSS松耦仿真
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下进行惯性导航系统(INS)与全球导航卫星系统(GNSS)松耦合仿真的方法和策略,旨在优化导航系统的性能。 根据《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理》一书的配套资源,我修改了matlab仿真程序,并且该程序可以正常使用。
  • 惯性导航与GNSS导航算法:INS-GNSS集成
    优质
    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。