某于开阔场地步行，得到GPS、INS等导航数据（见附件），使用GPS/INS组合导航，调用Matlab相关函数计算轨迹，并与单纯GPS轨迹比较。给出代码

在MATLAB中，结合GPS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）的数据进行路径跟踪和精度分析通常涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
首先，加载GPS和INS数据到MATLAB中，确保它们的时间同步并清理噪声。可以使用`readtable`或`readmatrix`等函数读取数据文件。

gps_data = readtable('gps_data.csv');
ins_data = readmatrix('ins_data.txt');

2. **时间对齐**：
使用`datetime`函数将数据转换为统一的时间戳。

gps_timestamps = datetime(gps_data.Time);
ins_timestamps = datetime(ins_data.Time);

3. **数据融合**：
创建一个函数，比如`fuseData`，利用MATLAB的滤波技术（如EKF - 卡尔曼滤波器）融合两者的数据。

function fused_data = fuseData(gps_pos, ins_vel, gps_cov, ins_cov)
    % ... 实现卡尔曼滤波算法，将GPS位置和INS速度融合
end

fused_positions = fuseData(gps_data.Position, ins_data.Velocity, gps_data.Covariance, ins_data.Variance);

4. **轨迹计算**：
使用MATLAB的`polyfit`或`interp1`创建插值函数，以获得更平滑的轨迹。

gps_trajectory = interp1(gps_timestamps, gps_data.Position(:, :), 'linear', 'extrap');
fused_trajectory = interp1(fused_timestamps, fused_positions, 'linear', 'extrap');

5. **对比与结果可视化**：
生成两个轨迹图，通过`plot`命令进行显示，并计算误差指标。

figure;
hold on;
plot(gps_timestamps, gps_trajectory, 'r', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'GPS Trajectory');
plot(fused_timestamps, fused_trajectory, 'b', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Fused Trajectory');
legend;
error = fused_trajectory - gps_trajectory;
mean_error = mean(abs(error));
std_deviation = std(error);

%