imu姿态解算matlab代码
时间: 2023-07-27 08:07:01 浏览: 74
以下是一个简单的使用卡尔曼滤波器进行IMU姿态解算的MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义常量
dt = 0.01; % 采样间隔时间
Q = eye(3) * 1e-6; % 过程噪声协方差矩阵
R = eye(3) * 1e-3; % 测量噪声协方差矩阵
% 初始化状态向量和误差协方差矩阵
x = [0; 0; 0]; % 初始状态向量
P = eye(3) * 1e-6; % 初始误差协方差矩阵
% 读入IMU数据
data = load('imu_data.txt');
% 创建结果数组
N = length(data);
attitude = zeros(N, 3);
% 卡尔曼滤波
for i=1:N
% 读入测量值
y = data(i, 1:3)';
% 计算状态转移矩阵
A = eye(3) + dt * [0, -x(3), x(2); x(3), 0, -x(1); -x(2), x(1), 0];
% 预测状态和误差协方差矩阵
x = A * x;
P = A * P * A' + Q;
% 计算卡尔曼增益
K = P / (P + R);
% 更新状态和误差协方差矩阵
x = x + K * (y - x);
P = (eye(3) - K) * P;
% 保存姿态角
attitude(i, :) = x';
end
% 绘制结果
t = (1:N)' * dt;
plot(t, attitude(:, 1), t, attitude(:, 2), t, attitude(:, 3));
legend('Roll', 'Pitch', 'Yaw');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Angle (rad)');
```
该代码假设IMU数据已经存储在名为`imu_data.txt`的文本文件中,每一行包含三个浮点数,分别表示加速度计X、Y、Z轴的测量值。代码输出三个姿态角,即滚转角、俯仰角和偏航角,以及对应的时间序列图。请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的算法和参数调整。