pitch = rad2deg(data(:,[1,3]));

这是一个 MATLAB 代码行，将一个名为 `data` 的二维数组的第一列和第三列的值转换为弧度制的角度，并将结果存储在一个名为 `pitch` 的二维数组中。具体来说，`data(:, [1,3])` 表示选择 `data` 数组的所有行和第一列和第三列的数据，`rad2deg()` 函数将弧度转换为角度。最终结果将存储在 `pitch` 数组中。

相关问题

close all clear clc disp('***** 基于EKF的位置速度观测组合导航程序 *****'); disp('Step1:加载数据;'); load IMU_data200.mat %惯导原始数据 load Reference_data.mat %GPS测量数据 disp('Step2:初始化参数;'); %% 一些导航参数常数项 WIE = 7.292115e-5; % 地球自转角速度 r0 = 6378137.0; % 地球半径 EE = 0.0818191908426; % 偏心率 d2r = pi/180; % degree to radian r2d = 180/pi; % radian to degree dh2rs = d2r/3600; % deg/h to rad/s %% 导航坐标系下初始化姿态，速度，位置 yaw = (0)*pi/180;%航向角 pitch = 0*pi/180;%俯仰角 roll = 0*pi/180;%滚动角 cbn=eul2dcm(roll,pitch,yaw); cnb=cbn'; q=dcm2quat(cbn)'; Vn=0;%北向速度 Ve=0;%东向速度 Vd=0;%地向速度 V_last=[Vn Ve Vd]'; Lati = 31.4913627505302*pi/180;%纬度 Longi= 120.849577188492*pi/180;%经度 Alti = 6.6356;%高度 sampt0=1/200;%惯导系统更新时间 Rn = r0*(1-EE^2)/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^1.5; %子午圈曲率半径 Re = r0/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^0.5; %卯酉圈曲率半径 g_u = -9.7803267711905*(1+0.00193185138639*sin(Lati)^2)... /((1-0.00669437999013*sin(Lati)^2)^0.5 *(1.0 + Alti/r0)^2); g = [0 0 -g_u]';%重力 g0=9.80665; %% 卡尔曼滤波P、Q、R设置 % P的设置 std_roll = (5)*d2r; std_pitch = (5)*d2r; std_yaw = (60)*d2r; std_vel = 0.1; std_pos = 5; std_gyro = 3*0.5*dh2rs; % 陀螺随机漂移0.5度/小时 std_acc = 3*0.15e-3*g0; % 加表零偏0.15mg Pfilter = diag([std_roll^2 std_pitch^2 std_yaw^2 std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 std_pos^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_acc^2 std_acc^2 std_acc^2]); % Q的设置 std_Wg = 0.15*(2.909*1e-4); % 陀螺漂移噪声,度/根号小时转化成rad/根号秒 std_Wa = 0.21/60/3; % 加表漂移噪声 Qkf = diag([std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wa^2 std_Wa^2 std_Wa^2]); G = zeros(15, 6); F = zeros(15); F_i=zeros(9,9); F_s=zeros(9,6); H = zeros(6,15); H(1:3,4:6) = eye(3); H(4:6,7:9) = eye(3); % R的设置 R = diag([std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos)^2]);

这段代码是一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的位置速度观测组合导航程序的初始化部分，主要是对一些导航参数常数项进行初始化，并设置卡尔曼滤波的P、Q、R参数。具体内容如下：

1. 初始化一些导航参数常数项，如地球自转角速度、地球半径、偏心率等。

2. 初始化导航坐标系下的姿态、速度和位置，其中姿态使用欧拉角（yaw、pitch、roll）表示，速度和位置初始值设为0。

3. 初始化卡尔曼滤波的P、Q、R参数。其中P是状态协方差矩阵，表示状态量的不确定度，Q是系统噪声协方差矩阵，表示状态量的随机漂移噪声，R是观测噪声协方差矩阵，表示观测量的噪声。

4. 定义状态转移矩阵F、测量矩阵H和增益矩阵G等变量。

需要注意的是，这段代码的正确性还依赖于之前加载的IMU数据和GPS测量数据，以及之前定义的一些函数，比如eul2dcm和dcm2quat等。

使用matlab绘制IMU运动轨迹的程序

以下是一个绘制IMU运动轨迹的Matlab程序：

% 读取IMU数据
data = load('imu_data.txt');
% 从数据中提取出加速度和角速度数据
acc = data(:, 1:3);
gyro = data(:, 4:6);
% 采样频率为100Hz，计算时间间隔dt
dt = 1/100;
% 初始化位置、速度和姿态
pos = zeros(size(data, 1), 3);
vel = zeros(size(data, 1), 3);
quat = zeros(size(data, 1), 4);
% 初始化重力向量
g = [0 0 -9.81]';
% 初始化上一时刻的姿态和重力向量
last_quat = [1 0 0 0]';
last_gravity = g;

for i = 2:size(data, 1)
    % 计算角速度
    gyro_i = deg2rad(gyro(i, :));
    % 计算加速度
    acc_i = acc(i, :)';
    % 使用姿态计算加速度在世界坐标系下的方向
    acc_world = quatrotate(quatinv(last_quat'), acc_i')';
    % 计算速度和位置
    vel(i, :) = vel(i-1, :) + (acc_world - last_gravity')*dt;
    pos(i, :) = pos(i-1, :) + vel(i, :)*dt;
    % 使用加速度和地磁计计算姿态
    [yaw_i, pitch_i, roll_i] = acc_mag_attitude(acc_i', mag_i');
    quat_i = angle2quat(yaw_i, pitch_i, roll_i);
    % 使用互补滤波器融合姿态
    alpha = 0.98;
    quat_i = quatmultiply(quat_i, [cos(alpha/2) 0 0 sin(alpha/2)]);
    quat_i = quatmultiply([cos(alpha/2) 0 0 -sin(alpha/2)], quat_i);
    quat_i = quatnormalize(quat_i);
    % 更新姿态和重力向量
    quat(i, :) = quat_i;
    last_quat = quat_i;
    last_gravity = acc_world / norm(acc_world);
end

% 绘制运动轨迹
figure;
plot3(pos(:, 1), pos(:, 2), pos(:, 3), 'LineWidth', 2);
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
grid on;

在本程序中，我们使用了加速度计和地磁计来计算IMU的姿态，并使用互补滤波器来融合姿态。这种方法相对于使用陀螺仪和加速度计来计算姿态更加稳定，但是需要进行磁校准来消除地磁场的影响。如果你希望了解加速度计和地磁计的姿态解算方法，可以参考以下教程：

Madgwick AHRS and IMU algorithms.