基于ins的姿态解算代码

基于惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）的姿态解算是通过融合加速度计和陀螺仪的测量数据来估计物体在空间中的姿态（如欧拉角）。以下是一个基于Matlab的简单姿态解算代码示例：

% 加载数据文件
load('imu_data.mat'); % 假设imu_data.mat包含acc和gyro的测量数据

% 初始化参数
dt = 0.01;  % 采样时间间隔
n = length(acc);  % 数据点数量

% 初始化姿态估计
pitch_est = zeros(n, 1);
roll_est = zeros(n, 1);
yaw_est = zeros(n, 1);

% 姿态解算
for i = 2:n
    % 计算加速度计测量的角度
    pitch_acc = atan2(acc(i,1), sqrt(acc(i,2)^2 + acc(i,3)^2));
    roll_acc = atan2(-acc(i,2), acc(i,3));
    
    % 计算陀螺仪积分的角速度
    pitch_gyro = pitch_est(i-1) + gyro(i,1) * dt;
    roll_gyro = roll_est(i-1) + gyro(i,2) * dt;
    yaw_gyro = yaw_est(i-1) + gyro(i,3) * dt;
    
    % 融合加速度计和陀螺仪的角度估计
    alpha = 0.98;  % 加速度计权重因子
    pitch_est(i) = alpha * pitch_gyro + (1 - alpha) * pitch_acc;
    roll_est(i) = alpha * roll_gyro + (1 - alpha) * roll_acc;
    yaw_est(i) = yaw_gyro;
end

% 绘制姿态结果
t = 0:dt:(n-1)*dt;
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, pitch_est);
xlabel('时间（秒）');
ylabel('俯仰角（弧度）');
title('姿态解算结果 - 俯仰角');
subplot(3,1,2);
plot(t, roll_est);
xlabel('时间（秒）');
ylabel('横滚角（弧度）');
title('姿态解算结果 - 横滚角');
subplot(3,1,3);
plot(t, yaw_est);
xlabel('时间（秒）');
ylabel('航向角（弧度）');
title('姿态解算结果 - 航向角');

这个代码示例假设你已经有了加速度计（acc）和陀螺仪（gyro）的测量数据。代码使用加速度计的测量值计算俯仰角和横滚角，并使用陀螺仪的测量值进行