惯性导航初始精对准算法代码 matlab

惯性导航初始精对准算法一般使用的是卡尔曼滤波算法，以下是一个简单的示例代码，供参考：

% 假设已经读取了惯性测量单元（IMU）的数据，其中包括角速度和加速度
% 数据格式为一个 6 行 N 列的矩阵，前三行为角速度，后三行为加速度

% 初始化状态向量，包括三个欧拉角和三个角速度
x = zeros(6, 1);

% 初始化状态协方差矩阵
P = eye(6);

% 初始化状态转移矩阵，假设采样时间为 0.01s
dt = 0.01;
F = [eye(3) dt*eye(3); zeros(3) eye(3)];

% 初始化观测矩阵
H = [eye(3) zeros(3)];

% 初始化过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵
Q = eye(6) * 0.01;
R = eye(3) * 0.1;

% 循环处理每个采样点
for i = 1:N
    % 获取角速度和加速度
    omega = data(1:3, i);
    accel = data(4:6, i);
    
    % 计算状态转移矩阵
    phi = eye(3) + dt * skew(omega);
    G = dt * eye(3);
    F(1:3, 4:6) = phi;
    F(4:6, 1:3) = -skew(accel) * dt;
    F(4:6, 4:6) = eye(3) - dt * skew(omega);
    
    % 预测状态和协方差
    x = F * x;
    P = F * P * F' + G * Q * G';
    
    % 进行观测更新
    if mod(i, 10) == 0 % 每隔 10 个采样点进行一次更新
        z = accel;
        y = z - H * x;
        S = H * P * H' + R;
        K = P * H' / S;
        x = x + K * y;
        P = P - K * H * P;
    end
end

% 最终得到的状态向量 x 中包含了初始对准的欧拉角和角速度信息
% 可以将欧拉角转换为旋转矩阵，用于对惯性测量单元进行姿态解算

注意，上述代码中的 `skew` 函数用于计算一个向量的叉乘矩阵，定义如下：

function S = skew(v)
    S = [0 -v(3) v(2); v(3) 0 -v(1); -v(2) v(1) 0];
end

此外，该代码中假设采样时间为 0.01s，每隔 10 个采样点进行一次观测更新，这些参数需要根据具体情况进行调整。