matlab进行IMU轨迹解算代码
时间: 2023-07-09 18:43:05 浏览: 74
这里提供一个简单的MATLAB代码,用于对IMU数据进行预处理、运动估计、姿态估计和轨迹重构:
```matlab
% Load IMU data
load('IMU_data.mat');
% Preprocessing
% Remove noise from sensor data
acc_noise = 0.1; % Accelerometer noise (m/s^2)
gyro_noise = 0.01; % Gyroscope noise (rad/s)
acc_data = preprocess_acc(acc_data, acc_noise);
gyro_data = preprocess_gyro(gyro_data, gyro_noise);
% Calibrate gyro bias
gyro_bias = calibrate_gyro_bias(gyro_data);
% Calibrate accel bias and scale factor
[acc_bias, acc_scale_factor] = calibrate_acc(acc_data);
% Motion estimation
% Integrate acceleration to obtain velocity and position estimates
[vel_est, pos_est] = integrate_accel(acc_data, acc_bias, acc_scale_factor, dt);
% Estimate orientation using complementary filter
[orientation_est, gyro_filtered] = complementary_filter(gyro_data, gyro_bias, dt);
% Trajectory reconstruction
% Integrate velocity to obtain position estimates
pos_recon = integrate_vel(vel_est, dt);
% Plot results
plot_pos(pos_est, pos_recon);
plot_orientation(orientation_est);
```
在这段代码中,IMU数据存储在`acc_data`和`gyro_data`变量中,`dt`是采样时间间隔。代码中使用了一些辅助函数,例如`preprocess_acc`和`preprocess_gyro`用于去除噪声,`calibrate_gyro_bias`和`calibrate_acc`用于校准陀螺仪和加速度计,`integrate_accel`和`integrate_vel`用于对加速度和速度进行积分,`complementary_filter`用于姿态估计。
注意,这只是一个简单的示例代码,实际的实现可能需要更多的细节处理和算法优化。