uwb与imu卡尔曼ekf融合定位python代码

以下是一个使用Python编写的UWB与IMU卡尔曼滤波融合定位的代码示例：

import numpy as np

# UWB测量模型
def uwb_measurement_model(state):
    # 假设UWB测量值是距离的直接测量
    return state[0]

# IMU运动模型
def imu_motion_model(state, dt, a):
    # 假设运动模型为匀速直线运动
    x = state[0] + state[1] * dt + 0.5 * a * dt**2
    v = state[1] + a * dt
    return np.array([x, v])

# 卡尔曼滤波
def kalman_filter(uwb_measurement, imu_measurement, dt):
    # 状态向量 [位置, 速度]
    state = np.array([0, 0])
    
    # 状态协方差矩阵初始化为较大值
    P = np.diag([1e6, 1e6])
    
    # 系统噪声方差（IMU测量误差）
    Q = np.diag([0.01, 0.01])
    
    # 测量噪声方差（UWB测量误差）
    R = np.diag([0.1])
    
    for i in range(len(uwb_measurement)):
        # 预测步骤
        state = imu_motion_model(state, dt, imu_measurement[i])
        
        # 预测协方差矩阵更新
        F = np.array([[1, dt],
                      [0, 1]])
        P = np.matmul(np.matmul(F, P), F.T) + Q
        
        # 测量更新步骤
        H = np.array([1, 0])
        K = np.matmul(P, H.T) / (np.matmul(np.matmul(H, P), H.T) + R)
        residual = uwb_measurement[i] - uwb_measurement_model(state)
        state = state + K * residual
        
        # 协方差矩阵更新
        P = np.matmul(np.eye(2) - np.matmul(K, H), P)
        
    return state

# 测试数据
dt = 0.1  # 时间间隔
uwb_measurement = [2.1, 2.5, 3.0, 3.5]  # UWB测量值
imu_measurement = [0.5, 0.2, 0.1, 0.3]  # IMU测量值加速度

# 运行卡尔曼滤波
estimated_state = kalman_filter(uwb_measurement, imu_measurement, dt)

# 输出估计的位置和速度
print("Estimated Position:", estimated_state[0])
print("Estimated Velocity:", estimated_state[1])

请注意，这只是一个简单的UWB与IMU卡尔曼滤波融合定位的代码示例。实际应用中，您可能需要根据具体情况进行更复杂的模型设计和参数调整。