GPS与IMU 融合代码C++实现

GPS (全球定位系统) 和 IMU (惯性测量单元) 的融合是一种常见的导航技术，用于提高位置估计的精度和鲁棒性。在C++中，这种融合通常涉及到传感器数据的处理和融合算法的设计。以下是简要概述以及可能的代码框架：

1. **获取数据**：
- GPS 数据通常从GPS接收模块读取，提供经纬度、高度等位置信息。
- IMU 提供加速度、角速度和磁力计数据，用于估计运动状态。

class GpsSensor {
public:
    void updatePosition(double latitude, double longitude);
};

class ImuSensor {
public:
    void updateAccelerometer(float ax, float ay, float az);
    void updateAngularVelocity(float wx, float wy, float wz);
    void updateMagneticField(float mx, float my, float mz);
};

2. **数据融合**：
- 使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）或其他滤波算法，将GPS的静态位置信息与IMU的动态信息结合起来。

class FusionManager {
private:
    GpsSensor* gps;
    ImuSensor* imu;

public:
    void fuseData();
    Pose getCombinedEstimate();
};

3. **Fusion函数实现**：
- 这里`Pose`是一个结构体，包含了经度、纬度、高度等信息。

void FusionManager::fuseData() {
    // 获取并融合数据
    Pose gps_pose = gps->updatePosition();
    Vector imu_data = imu->readAndProcess();

    // 更新滤波器状态
    fused_pose = kalmanFilter.update(gps_pose, imu_data);
}

注意这只是一个基本的框架，并未包含所有细节，实际实现会更复杂，需要考虑误差模型、滤波器初始化、更新步骤等。