那你能帮我编一套matlab代码吗，调用IMU采集的数据文档时，能绘制出姿态轨迹

编写一套完整的MATLAB代码来处理IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）数据并绘制姿态轨迹涉及到多个步骤，这里提供一个简化的框架作为起点：

% 导入必要的库和数据
addpath('toolbox') % 假设IMU数据工具箱在此路径下
data = load('imu_data.mat'); % 加载IMU数据文件

% 初始化滤波器
options = filterOptions('ekf', 'Sensor Fusion', 'StateType', 'attitude_and_position');
filter = ekf(options); % 使用EKF，也可以尝试其他滤波器如UKF

% 姿态变量定义
initial_pose = [0; 0; 0; 0; 0; 0]; % 初始姿态估计 (角度或弧度)
initial_state = [initial_pose; zeros(3,1)]; % 包含位置和姿态的初始状态向量

% 数据预处理
imu_data = preprocess_IMU(data); % 自定义预处理函数，可能包含加速度和陀螺仪校准、融合等步骤

% 设定滤波器状态和输入
state = initial_state;
inputs = [];

for i = 1:length(imu_data)
    % 更新状态
    state = predict(filter, inputs, state);
    
    % 根据IMU数据更新状态
    updateMeasurement(filter, imu_data(i,:), state);

    % 记录当前姿态
    if mod(i, plot_freq) == 0 % 每plot_freq次采样绘制一次
        attitude = state(1:3); % 提取姿态部分
        position = state(4:6); % 提取位置部分
        drawTrajectory(attitude, position); % 自定义绘制函数
    end
end

function drawTrajectory(attitude, position)
    % 在这里画出姿态轨迹，如使用quiver或plot3
    % 可能需要将姿态转换成旋转矩阵或欧拉角
    % 以及三维空间中的点云
end

请注意，这只是一个基本的模板，实际代码可能需要根据你的具体硬件和传感器特性进行调整。你需要自行实现`preprocess_IMU`和`drawTrajectory`函数，还要考虑滤波器参数的选择和优化。