imu与uwm融合代码

IMU和UWB融合可以使用卡尔曼滤波器来实现。以下是一个简单的Python示例代码，演示如何使用卡尔曼滤波器将IMU和UWB数据进行融合。

import numpy as np
from filterpy.kalman import KalmanFilter

# 初始化IMU卡尔曼滤波器
imu_kf = KalmanFilter(dim_x=6, dim_z=3)
imu_kf.x = np.zeros(6)
imu_kf.P = np.eye(6) * 1000
imu_kf.Q = np.eye(6) * 0.01
imu_kf.R = np.eye(3) * 10

# 初始化UWB卡尔曼滤波器
uwb_kf = KalmanFilter(dim_x=3, dim_z=1)
uwb_kf.x = np.zeros(3)
uwb_kf.P = np.eye(3) * 1000
uwb_kf.Q = np.eye(3) * 0.01
uwb_kf.R = np.eye(1) * 10

# 融合函数
def fuse(imu_data, uwb_data):
    dt = imu_data[0]
    accel = imu_data[1:4]
    gyro = imu_data[4:]

    # 更新IMU卡尔曼滤波器
    imu_kf.F = np.array([[1, dt, 0.5*dt*dt, 0, 0, 0],
                         [0, 1, dt, 0, 0, 0],
                         [0, 0, 1, 0, 0, 0],
                         [0, 0, 0, 1, dt, 0.5*dt*dt],
                         [0, 0, 0, 0, 1, dt],
                         [0, 0, 0, 0, 0, 1]])
    imu_kf.H = np.array([[0, 0, 0, 1, 0, 0],
                         [0, 0, 0, 0, 1, 0],
                         [0, 0, 0, 0, 0, 1]])
    imu_kf.predict()
    imu_kf.update(np.concatenate((accel, gyro)))

    # 更新UWB卡尔曼滤波器
    uwb_kf.F = np.array([[1, dt],
                         [0, 1]])
    uwb_kf.H = np.array([[1, 0]])
    uwb_kf.predict()
    uwb_kf.update(uwb_data)

    # 合并结果
    state = np.concatenate((imu_kf.x[:3], uwb_kf.x))
    cov = np.eye(4)
    cov[:3, :3] = imu_kf.P[:3, :3]
    cov[3:, 3:] = uwb_kf.P
    return state, cov

在使用上述代码时，将IMU和UWB的数据传递给`fuse`函数，并返回融合的状态和协方差矩阵。状态矩阵的前三个元素是位置，后一个元素是速度，这些元素来自IMU卡尔曼滤波器，最后一个元素是距离，来自UWB卡尔曼滤波器。协方差矩阵描述了状态矩阵的不确定性。