python惯性导航系统代码

### Python惯性导航系统实现

为了构建一个简单的惯性导航系统，通常会涉及到加速度计、陀螺仪以及可能的磁力计数据处理。下面提供了一个简化版的例子，该例子展示了如何利用Python读取并处理来自IMU(Inertial Measurement Unit)的数据以估计物体的位置和姿态。

#### IMU 数据预处理

首先定义一个类`ImuDataProcessor`用于接收原始IMU数据，并执行必要的校准操作：

import numpy as np

class ImuDataProcessor:
    def __init__(self, acc_calib=None, gyro_calib=None):
        """
        初始化IMU处理器
        
        参数:
            acc_calib (dict): 加速度计偏移量 {'bias': array([x,y,z])}
            gyro_calib (dict): 陀螺仪漂移 {'drift': array([x,y,z])}
        """
        self.acc_bias = acc_calib['bias'] if acc_calib is not None else np.zeros(3)
        self.gyro_drift = gyro_calib['drift'] if gyro_calib is not None else np.zeros(3)

    def process_raw_data(self, raw_acc, raw_gyro):
        """去除偏差"""
        calibrated_acc = raw_acc - self.acc_bias
        calibrated_gyro = raw_gyro - self.gyro_drift
        return calibrated_acc, calibrated_gyro

此段代码实现了对IMU传感器输出的基础校正功能[^1]。

#### 姿态解算与位置更新

接下来创建另一个名为`InertialNavigator`的类来进行姿态角（俯仰角、滚转角和平面航向角）计算及位姿预测：

from scipy.spatial.transform import Rotation as R

class InertialNavigator:
    def __init__(self, initial_position=np.zeros(3), initial_orientation=R.from_quat([0., 0., 0., 1.])):
        self.position = initial_position.copy()
        self.orientation = initial_orientation.copy()

    def update_pose(self, dt, linear_acceleration, angular_velocity):
        """
        更新当前位置和方向
        
        参数:
            dt (float): 时间间隔秒数
            linear_acceleration (array-like of shape (3,)): 线性加速度(m/s²)
            angular_velocity (array-like of shape (3,)): 角速度(rad/s)
        返回值:
            tuple: 新的位置(array)，新的四元数表示的方向(Rotation object)
        """

        # 计算旋转增量
        delta_rotation = R.from_rotvec(dt * np.array(angular_velocity))
        
        # 应用新旧旋转组合获得当前朝向
        updated_orientation = self.orientation * delta_rotation
        
        # 将线性加速度变换到全局坐标系下
        global_linear_acceleration = updated_orientation.apply(linear_acceleration)
        
        # 积分求得速度变化再积分得到位移改变
        velocity_change = global_linear_acceleration * dt ** 2 / 2.
        position_update = velocity_change * dt
        
        # 更新状态变量
        new_position = self.position + position_update
        self.position[:] = new_position[:]
        self.orientation = updated_orientation
        
        return new_position, updated_orientation.as_quat()

上述代码片段通过两次数值积分近似地得到了载体在一个短时间段内的移动情况；一次是对角速率做时间累积从而调整了机体坐标轴相对于世界坐标的方位关系；另一次则是基于已知的姿态信息将局部测得的重力加速度映射回大地参照系内完成最终定位。