基于EKF的激光雷达与IMU融合MATLAB仿真程序
时间: 2023-05-27 11:01:45 浏览: 56
本程序实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的激光雷达与IMU融合,用于实现自主导航。程序包含以下几个部分:
1、读入数据:从文件中读入激光雷达和IMU的数据。
2、处理数据:对读入的激光雷达和IMU数据进行处理,构建测量和状态向量。
3、初始化:初始化EKF所需的变量,包括状态向量和协方差矩阵。
4、预测:根据模型预测下一时刻的状态向量和协方差矩阵。
5、更新:基于激光雷达和IMU的测量更新状态向量和协方差矩阵,得到融合后的估计值。
6、输出结果:将融合后的估计值输出到文件中。
程序中使用的是自带的IMU和激光雷达数据,并通过MATLAB处理后得到。程序中所涉及到的参数和方程均给出了注释说明,使用者可根据自己的需求进行修改和调整。
程序演示:
% 读入IMU和激光雷达数据
imu_data = load('imu_data.txt');
lidar_data = load('lidar_data.txt');
% 获取IMU数据中的时间戳
imu_time = imu_data(:,1);
% 对激光雷达数据进行处理,构建测量和状态向量
lidar_meas = [lidar_data(:,3)';lidar_data(:,4)'];
lidar_meas_cov = eye(2) * 0.01;
lidar_time = lidar_data(:,1);
lidar_time_step = mean(diff(lidar_time));
lidar_meas_size = size(lidar_data,1);
% 初始化EKF所需的变量,包括状态向量和协方差矩阵
x = [2;2;0;0;0];
P = eye(5) * 0.01;
% 预测
for i = 2:size(imu_data,1)
dt = imu_time(i) - imu_time(i-1);
[x, F, Q] = predict_state(x, imu_data(i,:)', dt);
P = F * P * F' + Q;
smooth_state(i-1,:) = x';
end
% 更新
j = 1;
for i = 2:size(lidar_data,1)
while imu_time(j+1) < lidar_time(i)
dt = imu_time(j+1) - imu_time(j);
[x, F, Q] = predict_state(x, imu_data(j+1,:)', dt);
P = F * P * F' + Q;
j = j + 1;
end
[x, P] = lidar_update(x, P, lidar_meas(:,i), lidar_meas_cov);
smooth_state(j,:) = x';
end
% 输出结果
dlmwrite('result.txt',smooth_state,'precision',10);