matlab进行IMU轨迹解算【数据融合技术】GPS+IMU数据融合

# 1. 引言

## 1. 背景介绍

在当今数字化、智能化领域，惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）和全球定位系统（Global Positioning System，GPS）作为两种关键的定位技术，广泛应用于导航、自动驾驶、军事领域等各个领域。IMU可以测量物体的加速度和角速度，但会存在累积误差；GPS可以提供较高精度的位置信息，但在城市峡谷等复杂环境下容易出现信号遮挡。为了综合利用IMU和GPS的优点，数据融合技术应运而生。

## 2. 研究意义

数据融合技术能够将IMU和GPS的数据融合在一起，提高定位精度、增强系统的鲁棒性，是提升导航系统性能的有效手段。通过研究IMU与GPS数据融合算法，可以更好地理解其原理，推动导航领域的发展。

## 3. 文章结构

本文将从IMU技术基础、GPS技术基础、数据融合理论、实验方法与结果分析等方面系统地介绍IMU与GPS数据融合技术。具体包括IMU工作原理、GPS定位原理、数据融合技术概述、GPS与IMU数据融合算法、实验设备及数据采集、结果分析等内容，旨在全面探讨数据融合技术在导航领域的应用与发展。

# 2. IMU技术基础

### 1. IMU工作原理
惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）是一种能够测量物体三维空间角速度和加速度的装置。其主要由陀螺仪和加速计组成。陀螺仪用于测量角速度，而加速计用于测量加速度。通过这两种传感器的组合，IMU能够提供物体在空间中的姿态信息。

IMU工作原理简单来说就是利用惯性传感器（陀螺仪和加速计）测量物体的加速度和角速度，并通过积分得到速度、位移等信息。然而，IMU在实际使用中会受到各种误差的影响，因此需要进行误差校准和修正。

### 2. IMU常见误差及修正方法
IMU在测量过程中会受到多种误差的影响，如零偏误差、尺度因数误差、非正交性等。这些误差会导致姿态信息漂移，影响测量的准确性。

对于常见的零偏误差，可以通过零偏校准来进行修正。尺度因数误差可以通过尺度因数校准来修正。非正交性误差可以通过误差传递矩阵进行