用matlab写一段惯导行人室内定位算法，要求有零速修正

好的，以下是一个基于 Matlab 的惯导行人室内定位算法，包括零速修正：

%% 1. 收集数据
% 假设你已经收集到了加速度计和陀螺仪的数据，存储在变量 accel 和 gyro 中

%% 2. 零速修正
% 首先，计算行人的速度
vel = zeros(size(accel));
for i = 2:length(vel)
    vel(i,:) = vel(i-1,:) + (accel(i,:) + accel(i-1,:)) / 2 * (time(i)-time(i-1));
end

% 然后，检测行人是否在静止状态
threshold = 0.1; % 阈值可以根据实际情况调整
is_stopped = vecnorm(vel, 2, 2) < threshold; % 判断速度是否小于阈值

% 最后，将静止状态下的速度设置为零
vel(is_stopped,:) = 0;

%% 3. 卡尔曼滤波
% 定义卡尔曼滤波器的参数
dt = 0.01; % 采样时间
Q = eye(6); % 过程噪声协方差矩阵
R = eye(3); % 测量噪声协方差矩阵
H = [eye(3) zeros(3)]; % 测量矩阵
x = zeros(6,1); % 初始状态
P = eye(6); % 初始协方差矩阵

% 定义卡尔曼滤波器的状态方程和测量方程
A = [eye(3) dt*eye(3); zeros(3) eye(3)];
B = [0.5*dt^2*eye(3); dt*eye(3)];
u = accel';
C = H;
D = zeros(3);

% 开始卡尔曼滤波
estpos = zeros(length(accel),3);
for i = 1:length(accel)
    % 1. 预测
    x = A * x + B * u(:,i);
    P = A * P * A' + Q;

    % 2. 更新
    if ~is_stopped(i)
        z = gyro(i,:)';
        y = z - H * x;
        S = H * P * H' + R;
        K = P * H' / S;
        x = x + K * y;
        P = (eye(6) - K * H) * P;
    end
    
    % 记录位置估计值
    estpos(i,:) = x(1:3)';
end

%% 4. 输出结果
% 将位置估计值转换为经纬度坐标
% 这里假设你已经知道了起始位置的经纬度坐标，存储在变量 start_lat 和 start_lon 中
earth_radius = 6371000; % 地球半径（单位：米）
lat_scale = earth_radius * pi / 180;
lon_scale = lat_scale * cos(start_lat * pi / 180);
delta_lat = estpos(:,1) / lat_scale;
delta_lon = estpos(:,2) / lon_scale;
est_lat = start_lat + delta_lat;
est_lon = start_lon + delta_lon;

% 绘制轨迹图
figure;
plot(est_lon, est_lat);
xlabel('Longitude (degrees)');
ylabel('Latitude (degrees)');
title('Estimated Trajectory');

这段代码实现了一个简单的惯导行人室内定位算法，包括零速修正和卡尔曼滤波。需要注意的是，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据具体的应用场景进行调整。