卡尔曼滤波IMU+GNSS组合导航

卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，用于估计系统的状态。在IMU+GNSS组合导航中，IMU提供了惯性测量数据，如加速度计和陀螺仪的输出；而GNSS则提供了位置和速度的测量值。通过将IMU和GNSS的数据进行融合，可以克服各自的局限性，提高导航的精度和鲁棒性。

以下是卡尔曼滤波IMU+GNSS组合导航的一般步骤：

1. 初始化卡尔曼滤波器的状态和协方差矩阵。
2. 从IMU获取惯性测量数据，如加速度计和陀螺仪的输出。
3. 从GNSS获取位置和速度的测量值。
4. 根据系统的动态模型和IMU的测量数据，使用卡尔曼滤波器进行状态预测。
5. 根据GNSS的测量值，使用卡尔曼滤波器进行状态更新。
6. 重复步骤2至5，以实现连续的状态预测和更新。
7. 根据卡尔曼滤波器的输出，得到融合后的导航解算结果。

通过融合IMU和GNSS的数据，卡尔曼滤波IMU+GNSS组合导航可以提高导航的精度和鲁棒性，尤其在GNSS信号受限或不可用的情况下。