用REKF估计姿态旋转矩阵matlab代码

以下是一个简单的使用REKF算法估计姿态旋转矩阵的MATLAB代码示例：

% 初始化参数
dt = 0.01; % 采样时间
w = 0.1; % 角速度噪声标准差
a = 0.1; % 加速度噪声标准差
q = [1 0 0 0]'; % 初始四元数
P = eye(4); % 初始协方差矩阵

% 读取IMU数据
imu_data = load('imu_data.txt');
t = imu_data(:,1);
w_mes = imu_data(:,2:4); % 角速度测量值
a_mes = imu_data(:,5:7); % 加速度测量值

% 循环处理每个采样时刻的数据
for i = 2:length(t)
    % 计算当前采样时刻的状态转移矩阵
    omega = [0 -w_mes(i,1) -w_mes(i,2) -w_mes(i,3);
             w_mes(i,1) 0 w_mes(i,3) -w_mes(i,2);
             w_mes(i,2) -w_mes(i,3) 0 w_mes(i,1);
             w_mes(i,3) w_mes(i,2) -w_mes(i,1) 0];
    F = eye(4) + 0.5*omega*dt;
    
    % 计算当前采样时刻的过程噪声协方差矩阵
    Q = diag([w w w a]);
    
    % 计算当前采样时刻的测量矩阵和测量噪声协方差矩阵
    C = [2*q(2) -2*q(3) 2*q(4);
         2*q(3) 2*q(2) -2*q(1);
         -2*q(4) 2*q(1) 2*q(2)];
    R = diag([a a a]);
    
    % 计算当前采样时刻的预测值和预测协方差矩阵
    q_hat = F*q;
    P_hat = F*P*F' + Q;
    
    % 计算当前采样时刻的卡尔曼增益
    K = P_hat*C'/(C*P_hat*C' + R);
    
    % 计算当前采样时刻的观测值
    a_mes_norm = norm(a_mes(i,:));
    if a_mes_norm == 0
        a_mes_norm = eps;
    end
    a_mes_unit = a_mes(i,:)/a_mes_norm;
    z = a_mes_unit';
    
    % 更新状态和协方差矩阵
    q = q_hat + K*(z - C*q_hat);
    P = (eye(4) - K*C)*P_hat;
    
    % 归一化四元数
    q_norm = norm(q);
    if q_norm == 0
        q_norm = eps;
    end
    q = q/q_norm;
    
    % 计算当前采样时刻的旋转矩阵
    R = quat2rotm(q');
    
    % 可视化结果
    % 在这里可以添加绘制三维姿态的代码
end

需要注意的是，以上代码仅为一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。同时，REKF算法也有其局限性，可能需要与其他算法结合使用才能达到更好的效果。