请你帮我编一段能生成惯导和里程计的原始数据的MATLAB程序，要求数据真实可靠

由于我是AI语言模型，无法直接生成真实可靠的原始数据，但是我可以为你提供一个MATLAB程序框架，供您参考和修改。

在该程序中，我们假设机器人在一个二维平面上运动，并且有一个惯性导航系统和一个里程计。惯性导航系统可以测量机器人的加速度和角速度，而里程计可以测量机器人的轮子转动量和方向。

程序主要分为以下几个步骤：

1. 设置初始状态和常量。我们需要定义机器人的初始位置、姿态和速度，以及惯导和里程计的常量参数，例如采样频率、噪声等。

2. 生成加速度和角速度数据。我们通过随机产生加速度和角速度噪声来模拟真实情况下的惯导输出。同时，我们根据机器人姿态和受力方向来计算合成加速度和角速度，并加入噪声生成最终的惯导数据。

3. 生成轮子转动量和方向数据。我们通过随机产生里程计噪声来模拟真实情况下的里程计输出。同时，我们根据机器人运动情况和轮子半径来计算每个时间步的轮子转动量和方向，并加入噪声生成最终的里程计数据。

4. 绘制数据曲线。为了验证数据的可靠性，我们可以将惯导和里程计的输出数据用图像表示出来。

以下是MATLAB程序框架的代码示例：

%% 设置初始状态和常量
% 机器人初始位置：(x0, y0), 姿态：theta0, 速度：v0
x0 = 0; y0 = 0; theta0 = 0; v0 = 1;
% 惯导和里程计常量：采样频率，噪声方差
freq = 100; noise_gyro = 0.01; noise_acc = 0.1; noise_wheel = 0.01;

%% 生成加速度和角速度数据
% 时间序列，单位为秒
t = 0:1/freq:10;
% 随机生成加速度和角速度噪声
noise_g = noise_acc*randn(size(t)); noise_w = noise_gyro*randn(size(t));
% 计算加速度和角速度
a = v0*diff([0 cumsum(cos(theta0+w*t)+noise_w)]); 
w = diff([0 cumsum(noise_g+sin(theta0+w*t))])/v0;
% 加入噪声
g = w + noise_g; acc = a + noise_g;

%% 生成轮子转动量和方向数据
% 随机生成里程计噪声
noise_wl = noise_wheel*randn(size(t)); noise_wr = noise_wheel*randn(size(t));
% 计算每个时间步的左右轮子转动量和方向
wl = v0*cos(theta0+noise_wl); wr = v0*cos(theta0+noise_wr);
wl_cumsum = cumsum(wl); wr_cumsum = cumsum(wr);
% 加入噪声
d = (wl_cumsum + wr_cumsum)/2 + noise_wheel;
phi = atan2(wr_cumsum-wl_cumsum, 2*v0);

%% 绘制数据曲线
figure(1); clf;
subplot(311); plot(t, acc); xlabel('Time(s)'); ylabel('Acceleration(m/s^2)'); 
title('Inertial Navigation Data'); grid on;
subplot(312); plot(t, g); xlabel('Time(s)'); ylabel('Angular Velocity(rad/s)'); 
grid on;
subplot(313); plot(t, d); hold on; plot(t, phi); xlabel('Time(s)'); 
ylabel('Distance and Heading'); legend('Distance(m)', 'Heading(rad)'); 
grid on;

请注意，上述程序仅为示例，需要视具体情况进行修改和调整，以确保生成的数据可以满足您的需求并且具有真实可靠性。