给一个使用EKF融合UWB和INS的无人机三维定位matlab例子
时间: 2024-03-06 20:49:24 浏览: 244
MATLAB使用GPS -INS 融合 实现 EKF 以预测 6 DOF 无人机的状态_ass3_q2_ass_q3_kf
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以下是一个使用EKF融合UWB和INS的无人机三维定位的Matlab例子:
首先,定义状态向量x和状态转移矩阵F:
```
% 定义初始状态向量
x = [0 0 0 0 0 0]';
% 定义状态转移矩阵
F = [1 0 0 dt 0 0;
0 1 0 0 dt 0;
0 0 1 0 0 dt;
0 0 0 1 0 0;
0 0 0 0 1 0;
0 0 0 0 0 1];
```
其中,x为状态向量,包含位置(x、y、z)和速度(vx、vy、vz)信息;F为状态转移矩阵,描述了状态向量如何随时间变化。
接下来,定义测量向量z、测量矩阵H和测量噪声R:
```
% 定义测量向量
z = [0 0 0]';
% 定义测量矩阵
H = [1 0 0 0 0 0;
0 1 0 0 0 0;
0 0 1 0 0 0];
% 定义测量噪声协方差矩阵
R = diag([0.01 0.01 0.01]);
```
其中,z为测量向量,包含UWB和INS的测量结果;H为测量矩阵,描述了测量向量与状态向量之间的关系;R为测量噪声协方差矩阵,表示测量噪声的大小和相关性。
然后,定义过程噪声协方差矩阵Q和初始状态协方差矩阵P:
```
% 定义过程噪声协方差矩阵
Q = diag([0.1 0.1 0.1 0.01 0.01 0.01]);
% 定义初始状态协方差矩阵
P = diag([1 1 1 0.1 0.1 0.1]);
```
其中,Q为过程噪声协方差矩阵,表示状态向量在每个时间步长中的随机变化;P为初始状态协方差矩阵,表示状态向量的不确定性。
最后,使用EKF进行状态估计:
```
for i = 1:N
% 预测状态向量和协方差矩阵
x = F * x;
P = F * P * F' + Q;
% 更新状态向量和协方差矩阵
K = P * H' * inv(H * P * H' + R);
x = x + K * (z - H * x);
P = (eye(6) - K * H) * P;
end
```
其中,N为时间步长的数量,循环中的代码包括预测步骤和更新步骤。预测步骤使用状态转移矩阵F和过程噪声协方差矩阵Q预测状态向量和协方差矩阵;更新步骤使用测量向量z、测量矩阵H和测量噪声协方差矩阵R更新状态向量和协方差矩阵。
以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体的UWB和INS传感器进行修改和调整。
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