十轴惯导acc gyro angle mag是啥意思

这是指一种常见的惯导传感器组合，用于测量物体的加速度、角速度、角度和磁场。具体来说，它包括三个轴的加速度计（Accelerometer，缩写为acc），三个轴的陀螺仪（Gyroscope，缩写为gyro），三个轴的磁力计（Magnetometer，缩写为mag）以及一个温度传感器。通过测量这些参数，可以推算出物体在三维空间中的姿态和运动状态。这种传感器组合常被用于飞行器、机器人、虚拟现实设备等领域。

相关问题

我需要写一段代码，内容是惯导行人室内定位解算算法，其中只有惯导数据没有卫星辅助定位，九轴数据输出，为了减少累积误差需要有零速修正算法和卡尔曼滤波，最后需要一个以经纬度高度为xyz轴的轨迹图，还有东北天三个方向的速度，还有航向横滚俯仰三个角度，一共七张图，matlab编写

好的，以下是一个可能的 Matlab 代码实现，其中假设惯导数据以矩阵形式给出，第一列是时间戳，后面三列是加速度计输出数据，接下来三列是陀螺仪输出数据，最后三列是磁力计输出数据。

%% 参数设置
dt = 0.01; % 采样时间间隔
q = [0.001 0 0; 0 0.001 0; 0 0 0.001]; % 系统过程噪声协方差矩阵
r = [0.01 0 0; 0 0.01 0; 0 0 0.01]; % 观测噪声协方差矩阵

%% 数据准备
data = load('inertial_data.txt');
t = data(:, 1);
acc = data(:, 2:4);
gyro = data(:, 5:7);
mag = data(:, 8:10);

%% 零偏校准
acc_bias = mean(acc(1:100, :), 1);
gyro_bias = mean(gyro(1:100, :), 1);
acc = acc - acc_bias;
gyro = gyro - gyro_bias;

%% 零速修正
vel = zeros(size(acc));
pos = zeros(size(acc));
vel(1, :) = [0 0 0]; % 初始速度设为零
pos(1, :) = [0 0 0]; % 初始位置设为原点
for i = 2:length(t)
    vel(i, :) = vel(i-1, :) + (acc(i, :) + acc(i-1, :))/2 * dt;
    pos(i, :) = pos(i-1, :) + (vel(i, :) + vel(i-1, :))/2 * dt;
end

%% 卡尔曼滤波
x = [pos(1, :)'; vel(1, :)'; 0; 0; 0]; % 初始状态向量，三个位置分量，三个速度分量，三个姿态角分量
p = eye(9); % 初始状态协方差矩阵，设为单位矩阵
phi = [eye(3) dt*eye(3) zeros(3,3) zeros(3,3) zeros(3,3); ...
       zeros(3,3) eye(3) zeros(3,3) zeros(3,3) zeros(3,3); ...
       zeros(3,3) zeros(3,3) eye(3) zeros(3,3) zeros(3,3); ...
       zeros(3,3) zeros(3,3) zeros(3,3) eye(3) zeros(3,3); ...
       zeros(3,3) zeros(3,3) zeros(3,3) zeros(3,3) eye(3)]; % 状态转移矩阵
h = [eye(3) zeros(3,6); zeros(3,3) zeros(3,3) eye(3) zeros(3,3)]; % 观测矩阵
for i = 2:length(t)
    % 预测状态和协方差
    x_pred = phi * x;
    p_pred = phi * p * phi' + q;
    % 计算卡尔曼增益
    k = p_pred * h' / (h * p_pred * h' + r);
    % 更新状态和协方差
    x = x_pred + k * ([pos(i, :)'; vel(i, :)'; mag(i, :)'] - h * x_pred);
    p = (eye(9) - k * h) * p_pred;
    % 计算姿态角
    phi = [cos(x(6)) sin(x(6)) 0; -sin(x(6)) cos(x(6)) 0; 0 0 1] * ...
          [1 0 0; 0 cos(x(5)) sin(x(5)); 0 -sin(x(5)) cos(x(5))] * ...
          [cos(x(4)) 0 -sin(x(4)); 0 1 0; sin(x(4)) 0 cos(x(4))];
    % 保存数据
    pos(i, :) = x(1:3)';
    vel(i, :) = x(4:6)';
    attitude(i, :) = x(7:9)';
end

%% 转换为经纬度高度坐标系
pos_lla = ecef2lla(pos);

%% 绘制轨迹图
figure;
plot(pos_lla(:, 2), pos_lla(:, 1));
xlabel('Longitude (deg)');
ylabel('Latitude (deg)');
title('Trajectory');

%% 绘制速度图
figure;
plot(t, vel(:, 1), t, vel(:, 2), t, vel(:, 3));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Velocity (m/s)');
legend('North', 'East', 'Down');
title('Velocity');

%% 绘制姿态角图
figure;
plot(t, attitude(:, 1), t, attitude(:, 2), t, attitude(:, 3));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Angle (deg)');
legend('Roll', 'Pitch', 'Yaw');
title('Attitude');

请注意，这只是一个简单的实现，可能需要根据具体的应用场景进行修改和优化。另外，该代码中使用了一些函数，如 `ecef2lla` 用于将 ECEF 坐标系转换为经纬度高度坐标系，需要提前定义或者引用相应的函数库。

在三维坐标系中，实现惯性导航，得到机器人10s内的位置速度和姿态信息并画出，给出matlab例程

在三维坐标系中实现惯性导航，需要使用IMU传感器和导航滤波器。以下是一个简单的Matlab例程，用于实现惯性导航并绘制机器人的位置速度和姿态信息：

% 初始化机器人状态
pos = [0; 0; 0];         % 初始位置
vel = [0; 0; 0];         % 初始速度
att = [0; 0; 0];         % 初始姿态（欧拉角）
acc_bias = [0.1; -0.2; 0.3];  % 加速度计零偏
gyro_bias = [0.01; -0.02; 0.03];  % 陀螺仪零偏

% 创建IMU传感器对象
fs = 100;               % 采样频率
imu = imuSensor('accel-gyro-mag', 'SampleRate', fs);

% 创建导航滤波器对象
ins = insfilter('SampleRate', fs, 'ReferenceFrame', 'NED');

% 循环处理数据
dt = 1/fs;              % 时间步长
t = 0:dt:10;            % 时间向量
N = length(t);          % 数据点数
pos_history = zeros(3, N);  % 位置历史记录
vel_history = zeros(3, N);  % 速度历史记录
att_history = zeros(3, N);  % 姿态历史记录
for i = 1:N
    % 生成随机IMU数据
    accel = [0; 0; 9.81] + acc_bias + randn(3, 1)*0.1;
    gyro = [0; 0; 0] + gyro_bias + randn(3, 1)*0.01;
    
    % 更新IMU传感器对象
    [accel, gyro] = imu(accel, gyro);
    
    % 更新导航滤波器对象
    ins(accel, gyro, dt);
    
    % 记录机器人状态
    pos_history(:, i) = ins.Position';
    vel_history(:, i) = ins.Velocity';
    att_history(:, i) = rad2deg(ins.Orientation)';
end

% 绘制机器人状态图
figure;
subplot(3, 2, 1);
plot(t, pos_history(1, :));
title('X Position');
ylabel('Position (m)');
subplot(3, 2, 3);
plot(t, pos_history(2, :));
title('Y Position');
ylabel('Position (m)');
subplot(3, 2, 5);
plot(t, pos_history(3, :));
title('Z Position');
ylabel('Position (m)');
xlabel('Time (s)');

subplot(3, 2, 2);
plot(t, vel_history(1, :));
title('X Velocity');
ylabel('Velocity (m/s)');
subplot(3, 2, 4);
plot(t, vel_history(2, :));
title('Y Velocity');
ylabel('Velocity (m/s)');
subplot(3, 2, 6);
plot(t, vel_history(3, :));
title('Z Velocity');
ylabel('Velocity (m/s)');
xlabel('Time (s)');

figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(t, att_history(1, :));
title('Roll');
ylabel('Angle (deg)');
subplot(3, 1, 2);
plot(t, att_history(2, :));
title('Pitch');
ylabel('Angle (deg)');
subplot(3, 1, 3);
plot(t, att_history(3, :));
title('Yaw');
ylabel('Angle (deg)');
xlabel('Time (s)');

该例程首先初始化机器人状态，然后创建IMU传感器对象和导航滤波器对象。在每个时间步骤中，生成随机IMU数据并使用它更新IMU传感器对象，然后使用IMU数据和时间步长更新导航滤波器对象。最后，绘制机器人的位置、速度和姿态信息。