编写一段惯导和里程计组合导航的MATLAB仿真代码

此处提供一份简单的惯导和里程计组合导航的MATLAB仿真代码，仅供参考：

%% 向量旋转函数
function out = rotation(phi,theta,psi,in)
    % phi, theta, psi为欧拉角，in为欲旋转的向量
    % 将欧拉角转为旋转矩阵
    Rz = [cos(psi) -sin(psi) 0; sin(psi) cos(psi) 0; 0 0 1];
    Ry = [cos(theta) 0 sin(theta); 0 1 0; -sin(theta) 0 cos(theta)];
    Rx = [1 0 0; 0 cos(phi) -sin(phi); 0 sin(phi) cos(phi)];
    R = Rz*Ry*Rx;
    % 进行向量旋转
    out = R * in;
end

%% 惯导导航仿真
% 传感器参数
g = 9.81;   % 重力加速度
dt = 0.01;  % 采样时间间隔
% 初始化
x = [0; 0; 0];  % 初始位置
v = [0; 0; 0];  % 初始速度
theta = [0; 0; 0];  % 初始姿态角
a_real = [0.1; -0.2; g-0.01];  % 真实加速度
omega_real = [-0.02; 0.015; 0.01];  % 真实角速度
% 开始仿真
for i = 1:1000
    % 假设已读取传感器数据
    a_imu = a_real + [0.02; -0.01; 0.03];
    omega_imu = omega_real + [-0.002; 0.001; -0.0015];
    % 先更新位置和速度
    v = v + (rotation(theta(1),theta(2),theta(3),a_imu) - [0; 0; g]) * dt;
    x = x + v * dt;
    % 再更新姿态
    theta = theta + omega_imu * dt;
end

%% 里程计导航仿真
% 传感器参数
dt = 0.1;  % 采样时间间隔
% 初始化
x = [0; 0];  % 初始位置
theta = 0;   % 初始朝向
s_lhs = 0;   % 左轮累计位移
s_rhs = 0;   % 右轮累计位移
r = 0.1;     % 轮子半径
L = 0.3;     % 轴距
% 开始仿真
for i = 1:100
    % 假设已读取里程计数据
    s_delta_lhs = 2*pi*rand()*r;
    s_delta_rhs = 2*pi*rand()*r;
    s_lhs = s_lhs + s_delta_lhs;
    s_rhs = s_rhs + s_delta_rhs;
    % 计算本次位移和转向
    ds = (s_delta_lhs + s_delta_rhs) / 2;
    dtheta = (s_delta_rhs - s_delta_lhs) / L;
    % 更新位置和朝向
    x(1) = x(1) + ds * cos(theta);
    x(2) = x(2) + ds * sin(theta);
    theta = theta + dtheta;
end

%% 组合导航仿真
% 传感器参数（假设使用相同的采样时间间隔）
dt = 0.01;
% 初始化
x = [0; 0; 0];  % 初始位置
v = [0; 0; 0];  % 初始速度
theta = [0; 0; 0];  % 初始姿态角
s_lhs = 0;   % 左轮累计位移
s_rhs = 0;   % 右轮累计位移
% 开始仿真
for i = 1:1000
    % 先进行惯导导航
    % 假设已读取传感器数据
    a_imu = a_real + [0.02; -0.01; 0.03];
    omega_imu = omega_real + [-0.002; 0.001; -0.0015];
    % 先更新位置和速度
    v = v + (rotation(theta(1),theta(2),theta(3),a_imu) - [0; 0; g]) * dt;
    x_imu = x + v * dt;
    % 再更新姿态
    theta = theta + omega_imu * dt;
    % 再进行里程计导航
    % 假设已读取里程计数据
    s_delta_lhs = 2*pi*rand()*r;
    s_delta_rhs = 2*pi*rand()*r;
    s_lhs = s_lhs + s_delta_lhs;
    s_rhs = s_rhs + s_delta_rhs;
    % 计算本次位移和转向
    ds = (s_delta_lhs + s_delta_rhs) / 2;
    dtheta = (s_delta_rhs - s_delta_lhs) / L;
    % 更新位置和朝向
    x(1) = x(1) + ds * cos(theta(3));
    x(2) = x(2) + ds * sin(theta(3));
    theta(3) = theta(3) + dtheta;
    % 组合导航
    x = 0.5 * (x + x_imu);
    v = 0.5 * (v + rotation(theta(1),theta(2),theta(3),a_imu) - [0; 0; g]) * dt;
    theta = theta + omega_imu * dt;
end