matlab卡尔曼滤波GPS+INS

在MATLAB中，卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种常用的方法，用于估计动态系统的状态，尤其是在GPS（全球定位系统）和惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）融合的应用中。GPS提供位置和时间信息，而INS则利用加速度计和陀螺仪来估算速度和方向，但两者都有噪声和不确定性。卡尔曼滤波器通过结合这两者的观测，以及它们之间的模型动态，实时更新对系统状态的估计。

具体步骤如下：

1. **初始化**：设置滤波器的初始状态（位置、速度等）、协方差矩阵、过程噪声模型和测量噪声模型。

2. **预测步**（Prediction Step）：使用系统的动力学模型预测下一时刻的状态，同时考虑过程噪声。

3. **测量更新步**（Update Step）：当GPS或INS数据可用时，计算残差（实际值与预测值之差），并用它们来更新预测状态和误差协方差。

4. **迭代循环**：重复预测和更新步骤，每次迭代都基于新的测量值和系统模型，以获得更精确的估计。

MATLAB提供了内置的工具箱如`kalman`和`filter`函数，以及一些高级库如Robot Operating System (ROS)包中的`robust_kalman`，可以帮助用户方便地进行卡尔曼滤波的实现和调试。