在三维坐标系中,实现惯性导航,得到机器人10s内的位置速度和姿态信息并画出,给出matlab例程
时间: 2024-03-23 20:38:20 浏览: 13
在三维坐标系中实现惯性导航,需要使用IMU传感器和导航滤波器。以下是一个简单的Matlab例程,用于实现惯性导航并绘制机器人的位置速度和姿态信息:
```matlab
% 初始化机器人状态
pos = [0; 0; 0]; % 初始位置
vel = [0; 0; 0]; % 初始速度
att = [0; 0; 0]; % 初始姿态(欧拉角)
acc_bias = [0.1; -0.2; 0.3]; % 加速度计零偏
gyro_bias = [0.01; -0.02; 0.03]; % 陀螺仪零偏
% 创建IMU传感器对象
fs = 100; % 采样频率
imu = imuSensor('accel-gyro-mag', 'SampleRate', fs);
% 创建导航滤波器对象
ins = insfilter('SampleRate', fs, 'ReferenceFrame', 'NED');
% 循环处理数据
dt = 1/fs; % 时间步长
t = 0:dt:10; % 时间向量
N = length(t); % 数据点数
pos_history = zeros(3, N); % 位置历史记录
vel_history = zeros(3, N); % 速度历史记录
att_history = zeros(3, N); % 姿态历史记录
for i = 1:N
% 生成随机IMU数据
accel = [0; 0; 9.81] + acc_bias + randn(3, 1)*0.1;
gyro = [0; 0; 0] + gyro_bias + randn(3, 1)*0.01;
% 更新IMU传感器对象
[accel, gyro] = imu(accel, gyro);
% 更新导航滤波器对象
ins(accel, gyro, dt);
% 记录机器人状态
pos_history(:, i) = ins.Position';
vel_history(:, i) = ins.Velocity';
att_history(:, i) = rad2deg(ins.Orientation)';
end
% 绘制机器人状态图
figure;
subplot(3, 2, 1);
plot(t, pos_history(1, :));
title('X Position');
ylabel('Position (m)');
subplot(3, 2, 3);
plot(t, pos_history(2, :));
title('Y Position');
ylabel('Position (m)');
subplot(3, 2, 5);
plot(t, pos_history(3, :));
title('Z Position');
ylabel('Position (m)');
xlabel('Time (s)');
subplot(3, 2, 2);
plot(t, vel_history(1, :));
title('X Velocity');
ylabel('Velocity (m/s)');
subplot(3, 2, 4);
plot(t, vel_history(2, :));
title('Y Velocity');
ylabel('Velocity (m/s)');
subplot(3, 2, 6);
plot(t, vel_history(3, :));
title('Z Velocity');
ylabel('Velocity (m/s)');
xlabel('Time (s)');
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(t, att_history(1, :));
title('Roll');
ylabel('Angle (deg)');
subplot(3, 1, 2);
plot(t, att_history(2, :));
title('Pitch');
ylabel('Angle (deg)');
subplot(3, 1, 3);
plot(t, att_history(3, :));
title('Yaw');
ylabel('Angle (deg)');
xlabel('Time (s)');
```
该例程首先初始化机器人状态,然后创建IMU传感器对象和导航滤波器对象。在每个时间步骤中,生成随机IMU数据并使用它更新IMU传感器对象,然后使用IMU数据和时间步长更新导航滤波器对象。最后,绘制机器人的位置、速度和姿态信息。