Matlab实现扩展卡尔曼滤波器的惯性导航系统

资源摘要信息: "GPS定位代码matlab-Inertial-Navigation-Filter:惯性导航过滤器" 是一个利用扩展卡尔曼滤波器算法实现的捷联惯性导航系统的库，主要用于APMPlane项目。该系统可以集成多种数据源，以提高定位和导航的准确性。 惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）是一种基于惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）的导航技术，它通过测量物体在空间中的运动来计算位置和速度。IMU通常包含加速度计和陀螺仪，用于检测和报告物体的线性加速度和角速度。 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列包含噪声的测量中估计动态系统的状态。卡尔曼滤波器在信号处理和控制系统中被广泛应用，特别是在飞行控制系统中用于姿态估计和导航。 扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，简称EKF）是卡尔曼滤波器的一种扩展形式，用于非线性系统。在惯性导航系统中，EKF可以结合IMU数据和外部辅助信息，比如GPS测量数据，来提高定位的精度。 该系统支持的GPS接收器为UBlox6或其等效型号，能够提供3D速度测量、2D位置和高度测量。此外，系统还能够利用3轴固定磁通量测量、真实空速测量、地形激光测距仪测量和地面光流量测量。这些测量数据可以是单独使用或与其他数据组合使用，以提供更为精确的导航信息。 滤波器估计的状态包括： 1. 四元数参数（用于描述飞行器的姿态）。 2. North、East、Down速度分量（即北向、东向、下降速度分量）。 3. North、East、Down位置分量。 4. IMU delta角度偏差分量。 5. 在24状态模型中，还包括X和Y轴的IMU delta速度偏差。 6. 在22和23状态模型中，还包括Z轴的IMU增量速度偏差。 7. 北、东风速分量。 8. 北、东、下地磁通量分量。 9. 体固定磁通量分量。 该系统假设IMU的增量角和速度是角速度和轴向加速度的简单积分，而未进行圆锥补偿或划痕补偿。这意味着系统的设计考虑到IMU在某些操作中可能存在测量误差。 通过结合不同传感器的数据和使用扩展卡尔曼滤波器算法，这个惯性导航系统能够在没有GPS信号或在GPS信号质量较差的情况下提供稳定的导航能力，特别是在飞行器或车辆的导航和控制系统中。 【标签】所指的“系统开源”表明，这个惯性导航系统和相关的GPS定位代码是公开可用的，允许其他开发者和研究人员访问、使用和修改源代码，以进一步优化和适应不同的应用场景。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的"Inertial-Navigation-Filter-master"指的是这个开源项目的主仓库或主分支的名称，表明这是项目的主版本或主分支。