给出一个matlab中使用insfilter函数模拟惯性导航的例程，不使用GPS

以下是一个使用insfilter函数模拟惯性导航（不使用GPS）的MATLAB例程：

% 创建IMU传感器对象
imu = imuSensor('accel-gyro-magnet');

% 创建惯性导航滤波器对象
insFilter = insfilter(imu);

% 设置滤波器参数
insFilter.InitialEstimate.Position = [0, 0, 0]; % 初始位置
insFilter.InitialEstimate.Velocity = [0, 0, 0]; % 初始速度
insFilter.InitialEstimate.Orientation = [0, 0, 0]; % 初始方向

% 仿真时间和时间步长
t = 0:0.1:100;

% 建立数据记录变量
numSteps = numel(t);
position = zeros(numSteps, 3);
velocity = zeros(numSteps, 3);
orientation = zeros(numSteps, 3);

% 循环仿真
for i = 1:numSteps
    % 生成IMU传感器读数
    [accel, gyro, mag] = imu();

    % 进行滤波器更新
    insFilter(accel, gyro, mag);

    % 记录位置、速度和方向
    position(i,:) = insFilter.Position';
    velocity(i,:) = insFilter.Velocity';
    orientation(i,:) = insFilter.Orientation';
end

% 绘制位置随时间的变化
figure
plot(t, position(:,1), t, position(:,2), t, position(:,3))
xlabel('时间 (秒)')
ylabel('位置 (米)')
legend('X', 'Y', 'Z')

在这个例子中，我们创建了一个IMU传感器对象和一个惯性导航滤波器对象。由于我们不使用GPS，我们设置了滤波器的初始位置、速度和方向。接下来，我们循环仿真了一段时间。在每个时间步长中，我们生成了IMU传感器的读数，并将其传递给滤波器进行更新。最后，我们记录了位置、速度和方向的变化，并将其绘制出来。

需要注意的是，由于我们没有使用GPS，所以在长时间的仿真过程中，惯性导航系统的误差会逐渐累积，导致位置、速度和方向的估计精度下降。因此，在实际应用中，最好将IMU传感器与GPS或其他定位系统结合使用，以提高导航精度和可靠性。