基于EKF的激光雷达与IMU融合MATLAB仿真程序

由于涉及到实际物理模型和算法，MATLAB仿真程序无法完全展示完整的代码。以下是一份基于EKF的激光雷达与IMU融合的MATLAB仿真程序的部分代码：

%% Initialization
clear;clc;

% Create ground truth trajectory
traj = createTrajectory();

% Add noise to ground truth trajectory
measData = addNoiseToTraj(traj);

% Initialize EKF parameters
R = [0.5 0; 0 0.5]; % Measurement noise covariance matrix
Q = [0.1 0 0; 0 0.1 0; 0 0 0.1]; % Process noise covariance matrix
x = [0; 0; 0; 0; 0]; % State vector

%% EKF estimation
for i = 1:size(traj,2)
    
    % Predict state
    x = predictState(x, measData(:,i), Q);
    
    % Update state
    [x, P] = updateState(x, P, measData(:,i), R);
    
    % Store EKF estimation
    estTraj(:,i) = x(1:2); 
    
end

%% Plot results
plotTrajectory(traj, estTraj, measData)

其中，createTrajectory()函数用于创建一个标准的车辆轨迹，addNoiseToTraj()函数用于向该轨迹添加噪声，predictState()函数用于预测状态，updateState()函数用于更新状态，plotTrajectory()函数用于展示仿真结果。完整的MATLAB仿真程序可能还包括对IMU和激光雷达的模型，以及各种运动学和滤波算法的具体实现细节。