编一段惯导和里程计组合导航仿真代码

由于具体的惯导和里程计实现方法会根据具体情况而有所不同，因此以下仅提供一个基本框架供参考：

import math

# 惯导和里程计状态变量，初始值为0
pos_x = 0
pos_y = 0
pos_z = 0
vel_x = 0
vel_y = 0
vel_z = 0
acc_x = 0
acc_y = 0
acc_z = 0
yaw = 0
pitch = 0
roll = 0

# 惯导和里程计参数，根据具体情况设置
delta_t = 0.1  # 时间步长
g = 9.8  # 重力加速度
wheel_radius = 0.1  # 轮子半径
wheel_circumference = 2 * math.pi * wheel_radius  # 轮子周长
k_a = 0.05  # 加速度计误差系数
k_g = 0.005  # 陀螺仪误差系数
k_bias = 0.001  # 传感器漂移误差系数


def update_acc_gyro(acc_x_raw, acc_y_raw, acc_z_raw, gyro_x_raw, gyro_y_raw, gyro_z_raw):
    """
    更新加速度计和陀螺仪信息，并进行误差校正
    :param acc_x_raw: 原始加速度计x轴读数
    :param acc_y_raw: 原始加速度计y轴读数
    :param acc_z_raw: 原始加速度计z轴读数
    :param gyro_x_raw: 原始陀螺仪x轴读数
    :param gyro_y_raw: 原始陀螺仪y轴读数
    :param gyro_z_raw: 原始陀螺仪z轴读数
    """
    global acc_x, acc_y, acc_z, gyro_x, gyro_y, gyro_z

    # 先对加速度计进行误差校正
    acc_x = k_a * acc_x_raw + (1 - k_a) * acc_x
    acc_y = k_a * acc_y_raw + (1 - k_a) * acc_y
    acc_z = k_a * acc_z_raw + (1 - k_a) * acc_z

    # 再对陀螺仪进行误差校正
    gyro_x = k_g * gyro_x_raw + (1 - k_g) * (gyro_x_raw - k_bias)
    gyro_y = k_g * gyro_y_raw + (1 - k_g) * (gyro_y_raw - k_bias)
    gyro_z = k_g * gyro_z_raw + (1 - k_g) * (gyro_z_raw - k_bias)


def update_odometry(wheel_speed_left, wheel_speed_right):
    """
    更新里程计信息，并计算出位姿信息
    :param wheel_speed_left: 左轮速度
    :param wheel_speed_right: 右轮速度
    """
    global pos_x, pos_y, pos_z, vel_x, vel_y, vel_z, yaw, pitch, roll

    # 计算并更新位移信息
    delta_s_left = wheel_speed_left * delta_t * wheel_circumference
    delta_s_right = wheel_speed_right * delta_t * wheel_circumference
    delta_s = (delta_s_left + delta_s_right) / 2
    delta_yaw = (delta_s_right - delta_s_left) / (2 * math.pi * wheel_radius)
    pos_x += delta_s * math.cos(yaw)
    pos_y += delta_s * math.sin(yaw)
    yaw += delta_yaw

    # 计算并更新速度信息
    vel_x = delta_s * math.cos(yaw) / delta_t
    vel_y = delta_s * math.sin(yaw) / delta_t
    vel_z = (pos_z - prev_pos_z) / delta_t

    # 计算并更新加速度信息
    acc_x = (vel_x - prev_vel_x) / delta_t
    acc_y = (vel_y - prev_vel_y) / delta_t
    acc_z = (vel_z - prev_vel_z) / delta_t

    # 计算并更新姿态信息
    pitch = math.atan2(-acc_x, math.sqrt(acc_y**2 + acc_z**2))
    roll = math.atan2(acc_y, acc_z)

以上代码中，`update_acc_gyro`函数用于更新加速度计和陀螺仪信息，并进行一定的误差校正；`update_odometry`函数用于更新里程计信息，并计算出对应的位姿信息。具体如何读取传感器信息、如何校正误差、如何计算对应的物理量需要根据具体实现而有所不同。同时，由于惯导和里程计在整合时需要根据具体情况进行卡尔曼滤波等处理，因此实际代码会更加复杂。