gps与imu 扩展卡尔曼融合 C语言实现

GPS和IMU是两种常用的传感器，它们在定位和导航中都有广泛的应用。但是，GPS受天气、地形等环境因素的影响，而IMU在长时间使用后，会出现漂移现象，导致测量值的误差不断积累。因此，将GPS和IMU进行融合，可以提高定位和导航的精度和稳定性。

卡尔曼滤波是一种常用的融合算法，可以将多个传感器的测量值进行融合，得到更加准确和稳定的结果。下面是一个简单的C语言实现。

首先，需要定义卡尔曼滤波的状态和观测量：

typedef struct
{
    float x; // 状态量
    float p; // 状态协方差
    float q; // 状态噪声方差
    float r; // 观测噪声方差
} kalman_state;

typedef struct
{
    float x; // 观测量
    float z; // 修正量
} kalman_obs;

接下来，定义一个函数，用于进行卡尔曼滤波：

void kalman_filter(kalman_state* state, kalman_obs* obs)
{
    // 预测
    state->x = state->x;
    state->p = state->p + state->q;

    // 修正
    float k = state->p / (state->p + state->r);
    state->x = state->x + k * (obs->x - state->x);
    state->p = (1 - k) * state->p;

    obs->z = obs->x - state->x;
}

在主函数中，可以定义两个卡尔曼滤波器，一个用于GPS，一个用于IMU，然后进行融合：

int main()
{
    kalman_state gps_state = {0, 1, 0.1, 10};
    kalman_state imu_state = {0, 1, 0.01, 1};

    kalman_obs gps_obs = {0, 0};
    kalman_obs imu_obs = {0, 0};

    while (1)
    {
        // 获取GPS和IMU的测量值
        float gps_meas = get_gps_meas();
        float imu_meas = get_imu_meas();

        // 对GPS和IMU的测量值进行卡尔曼滤波
        gps_obs.x = gps_meas;
        kalman_filter(&gps_state, &gps_obs);

        imu_obs.x = imu_meas;
        kalman_filter(&imu_state, &imu_obs);

        // 将GPS和IMU的结果进行融合
        float fused_result = gps_state.x + imu_state.x;

        // 输出融合后的结果
        printf("Fused result: %f\n", fused_result);
    }

    return 0;
}

需要注意的是，在实际应用中，需要根据传感器的特性和应用场景，调整卡尔曼滤波器中的参数，以保证滤波器的效果。