用matlab实现UWB与IMU的扩展卡尔曼融合代码

以下是一个简单的UWB与IMU扩展卡尔曼融合的Matlab代码示例：

% UWB与IMU扩展卡尔曼滤波
% 作者：XXX

% 初始化状态量和协方差矩阵
x = zeros(7,1); % [x, y, z, vx, vy, vz, theta]，其中theta为IMU测量的yaw角
P = eye(7); % 状态量7x7的协方差矩阵

% 定义IMU测量噪声协方差矩阵
Q_imu = diag([0.01, 0.01, 0.01, 0.001, 0.001, 0.001]);

% 定义UWB测量噪声协方差矩阵
R_uwb = diag([0.1, 0.1, 0.1]);

% 定义IMU测量矩阵
H_imu = zeros(6,7);
H_imu(4:6,4:6) = eye(3);

% 定义UWB测量矩阵
H_uwb = zeros(3,7);
H_uwb(1:3,1:3) = eye(3);

% 定义IMU测量偏差模型
G_imu = zeros(6,3);
G_imu(1:3,1:3) = eye(3);
G_imu(4:6,2:3) = eye(3);

% 定义时间步长
dt = 0.01;

% 模拟数据
N = 1000;
t = (0:N-1)*dt;

u = [0.1*cos(t); 0.1*sin(t); 0.3*ones(1,N)]; % IMU测量数据，加速度计和陀螺仪
z_uwb = [10*cos(t); 10*sin(t); 2*ones(1,N)] + randn(3,N)*0.1; % UWB测量数据，加高斯噪声

% 执行扩展卡尔曼滤波
for i = 2:N
    % 预测状态和协方差
    x(1:3) = x(1:3) + x(4:6)*dt;
    x(4:6) = x(4:6) + u(1:3,i-1)*dt;
    x(7) = x(7) + u(4,i-1)*dt;
    
    A = eye(7) + [zeros(3), eye(3)*dt, zeros(3,1); zeros(3), zeros(3), G_imu*dt; zeros(1,6), 1];
    P = A*P*A' + Q_imu;
    
    % 更新状态和协方差
    if mod(i,10) == 0 % 每10个时间步长更新一次UWB测量
        K = P*H_uwb'/(H_uwb*P*H_uwb' + R_uwb);
        x = x + K*(z_uwb(:,i) - H_uwb*x);
        P = (eye(7) - K*H_uwb)*P;
    end
    
    K = P*H_imu'/(H_imu*P*H_imu' + Q_imu);
    x = x + K*(u(:,i) - H_imu*x);
    P = (eye(7) - K*H_imu)*P;
end

% 绘图
figure;
plot3(x(1,:), x(2,:), x(3,:), 'b');
hold on;
plot3(z_uwb(1,:), z_uwb(2,:), z_uwb(3,:), 'r');
legend('EKF', 'UWB');
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');
grid on;

请注意，这只是一个简单的示例，实际中可能需要进行更多的调试和参数优化。