不允许使用insfilter函数,如何filter = insfilterMARG('ReferenceFrame','NED');生成的结构体完成惯性导航模拟
时间: 2024-01-08 16:04:25 浏览: 25
如果不允许使用 insfilter 函数,可以手动构建滤波器对象,然后利用这个结构体完成惯性导航的模拟。
下面是手动构建惯性导航滤波器的基本步骤:
1. 定义滤波器状态向量和协方差矩阵。
```matlab
% 定义状态向量:姿态四元数、角速度、加速度、位置
x = [1;0;0;0; % 初始姿态四元数
0;0;0; % 初始角速度
0;0;9.81; % 初始加速度
0;0;0]; % 初始位置
% 定义状态协方差矩阵
P = diag([0.1 0.1 0.1 0.1 ... % 姿态四元数方差
0.01 0.01 0.01 ... % 角速度方差
0.1 0.1 0.1 ... % 加速度方差
10 10 10]); % 位置方差
```
2. 定义滤波器函数句柄。
```matlab
% 定义状态转移函数句柄
f = @(x,u) stateTransitionFcn(x,u,dt);
% 定义测量模型函数句柄
h = @(x) measurementModelFcn(x);
```
3. 定义滤波器参数。
```matlab
% 定义采样时间
dt = 0.01; % 采样时间为100ms
% 定义测量噪声协方差矩阵
R = diag([0.1 0.1 0.1]); % 加速度计和磁力计方差,假设相等
% 定义过程噪声协方差矩阵
Q = diag([0.01 0.01 0.01 0.01 ... % 姿态四元数方差
0.001 0.001 0.001 ... % 角速度方差
0.1 0.1 0.1 ... % 加速度方差
0.1 0.1 0.1]); % 位置方差
```
4. 进行滤波。
```matlab
% 读取传感器数据
acc = [0; 0; 9.81]; % 加速度计测量值(米/秒²)
gyro = [0; 0; 0.1]; % 陀螺仪测量值(弧度/秒)
mag = [0.2; 0; -0.5]; % 磁力计测量值(高斯)
% 计算输入向量
u = [gyro; acc];
% 进行滤波
[x,P] = extendedKalmanFilter(f,h,x,P,u,zeros(3,1),Q,R);
```
5. 根据滤波结果进行姿态和位置估计。
```matlab
% 姿态估计
euler = quat2eul(x(1:4)','XYZ'); % 将四元数转换为欧拉角(弧度)
roll = euler(1); % 横滚角
pitch = euler(2); % 俯仰角
yaw = euler(3); % 偏航角
% 位置估计
latitude = x(10); % 纬度
longitude = x(11); % 经度
altitude = x(12); % 高度
```
需要注意的是,这里的状态转移函数 stateTransitionFcn 和测量模型函数 measurementModelFcn 需要根据具体的传感器类型和应用场景进行定义和实现,这里仅作为示例。