uwb与ins融合定位 matlab实现

UWB与INS融合定位需要使用Kalman滤波器进行数据融合。以下是一个简单的MATLAB实现例子，可以为你提供一些帮助：

% 定义Kalman滤波器参数
Q = 1e-6 * eye(6); % 状态转移协方差
R = 1e-3 * eye(3); % 测量噪声协方差
P(:, :, 1) = eye(6); % 初始状态协方差矩阵
x(:, 1) = [0; 0; 0; 0; 0; 0]; % 初始状态

% 读取UWB和INS数据
uwb_data = load('uwb_data.txt');
ins_data = load('ins_data.txt');
t_uwb = uwb_data(:, 1);
d_uwb = uwb_data(:, 2);
t_ins = ins_data(:, 1);
a_ins = ins_data(:, 2:4);
v_ins = ins_data(:, 5:7);

% 对数据进行插值处理，使其在同一时间点上
d_uwb_intp = interp1(t_uwb, d_uwb, t_ins);
d_uwb_intp(isnan(d_uwb_intp)) = 0;

% 开始Kalman滤波
for i = 2:length(t_ins)
    % 预测状态
    dt = t_ins(i) - t_ins(i-1);
    A = [eye(3) dt*eye(3); zeros(3) eye(3)];
    B = [0 0 0; dt 0 0; 0 dt 0; 0 0 dt; 0 0 0; 0 0 0];
    x(:, i) = A * x(:, i-1) + B * [a_ins(i, :), v_ins(i, :)]';
    P(:, :, i) = A * P(:, :, i-1) * A' + Q;
    
    % 更新状态
    H = [x(1, i) / sqrt(x(1, i)^2 + x(2, i)^2 + x(3, i)^2), x(2, i) / sqrt(x(1, i)^2 + x(2, i)^2 + x(3, i)^2), x(3, i) / sqrt(x(1, i)^2 + x(2, i)^2 + x(3, i)^2), zeros(1, 3)];
    K = P(:, :, i) * H' * inv(H * P(:, :, i) * H' + R);
    x(:, i) = x(:, i) + K * (d_uwb_intp(i) - sqrt(x(1, i)^2 + x(2, i)^2 + x(3, i)^2));
    P(:, :, i) = (eye(6) - K * H) * P(:, :, i);
end

% 可视化结果
plot3(x(1, :), x(2, :), x(3, :));
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');

请注意，这只是一个简单的例子，实际上可能需要进行更多的参数调整和优化才能得到更好的结果。