激光雷达与IMU卡尔曼滤波融合MATLAB仿真程序

以下是一种可能的方案：

1. 首先需要生成合适的激光雷达和IMU随时间变化的数据。可以使用MATLAB自带的数据生成函数，例如rand、randn、linspace等等，按照一定趋势随机生成模拟数据。

2. 建立两个卡尔曼滤波模型，一个用于激光雷达数据处理，另一个用于IMU数据处理。这些模型需要考虑到所使用的传感器特性，并根据其随时间变化的误差特性进行设置。

3. 将两个卡尔曼滤波结果进行融合，以得到更准确的位姿解算结果。可以在无人车或者机器人仿真场景中对比融合前后的位姿解算结果，并观察融合的效果。

4. 针对不同的应用场景，可以对卡尔曼滤波模型参数进行微调和优化，以获得更好的算法性能。

以上是一种初步搭建激光雷达与IMU卡尔曼滤波融合MATLAB仿真程序的方案，具体的实现过程需要根据具体需求和传感器特性进行调整。此外，也可以考虑加入其他传感器数据融合，例如GPS等，以提高位姿解算精度。