IMU轨迹 matlab

### 处理和绘制IMU轨迹的方法

#### 数据预处理
为了确保后续计算的准确性，在开始之前需对原始IMU数据进行必要的清理工作。这通常涉及去除异常值、平滑噪声以及校准传感器偏差等操作[^1]。

#### 建立坐标系转换关系
由于IMU内部采用的是机体坐标系而外部环境则多使用地理坐标系，因此需要建立两者之间的映射关系。此过程可以通过欧拉角或四元数完成，其中后者因能有效避免万向锁问题而在实践中更为常用[^4]。

eulr = [roll, pitch, yaw]; % 定义欧拉角度数组
Cbn = eulr2dcm(eulr);      % 将欧拉角转化为方向余弦矩阵
qua  = dcm2quat(Cbn);       % 方向余弦矩阵转为四元数表示形式

#### 应用滤波算法提高精度
考虑到IMU信号不可避免的存在着一定的误差累积效应，引入合适的滤波机制显得尤为重要。扩展卡尔曼滤波器（EKF）作为一种经典的非线性状态估计工具被广泛应用于此类场合，它可以帮助我们更好地修正预测位置并减少漂移现象的影响[^3]。

#### 实现轨迹积分
当完成了上述准备工作之后便可以着手于核心部分——即通过对加速度计读数求解位移变化量进而累加以形成完整的移动路径图谱。值得注意的是这里还需要考虑重力分量补偿等因素以免造成不必要的偏移失真。

function pos = integrateAccel(accData, initPos)
    n = length(accData);
    vel = zeros(n, 3);
    pos = zeros(n, 3);

    for i = 2:n
        dt = accData(i).time - accData(i-1).time;
        
        % Compensate gravity and update velocity
        gCompensation = ... ; % Calculate compensation based on orientation data
        vel(i,:) = vel(i-1,:) + (accData(i).value - gCompensation)*dt;

        % Update position using trapezoidal rule
        pos(i,:) = pos(i-1,:) + mean([vel(i,:), vel(i-1,:)], [], 2) * dt;
    end
    
end

#### 可视化最终结果
最后一步就是调用Matlab内置绘图函数展示所得出的结果了。可以选择二维平面投影或是三维立体视角来直观呈现整个运动历程。

figure();
plot3(pos(:,1), pos(:,2), pos(:,3));
xlabel('X Axis');
ylabel('Y Axis');
zlabel('Z Axis');
title('Object Movement Trajectory Based On IMU Data Processing In MATLAB');
grid on;
box on;