MATLAB导航计算库：GPS、IMU与UWB融合算法实战

是一个包含多种导航科学计算方法的资源包，这些方法是教学性质的，可以帮助学习者深入了解和应用全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）以及捷联惯导系统（SINS）等多种导航技术。 首先，该库涵盖了GPS和IMU的松组合算法。松组合是指GPS和IMU数据的融合方式较为宽松，它们各自独立工作，然后通过算法整合数据。在15维扩展卡尔曼滤波器（ESKF）的框架下，松组合算法可以用来提升导航系统的定位精度和可靠性。 其次，库中包含了虚拟参考单元（VRU）和姿态航向参考系统（AHRS）的姿态融合算法。VRU通常用于测量车辆或船舶的动态姿态，而AHRS则是一种能够实时测量并输出设备的姿态角（俯仰角、横滚角和航向角）的系统。姿态融合算法可以将这些数据融合以获得更为准确和稳定的姿态信息。 再者，捷联惯导系统（SINS）的速度、位置和姿态解算例子也是库中的重要部分。SINS是通过加速度计和陀螺仪直接测量载体的加速度和角速度，然后进行积分运算得到速度、位置和姿态信息的系统。在缺乏GPS信号的环境下，SINS可以提供相对可靠的导航信息。 此外，超宽带（UWB）和IMU的紧组合融合方法也被包含在内。紧组合是指IMU数据和UWB测距信息高度融合，利用UWB提供的精确距离信息来校正IMU的累积误差。这种融合方法在室内外定位、机器人定位和跟踪等场景中具有重要的应用价值。 每个算法例子都自带数据集，使得用户可以在实际数据上运行算法，进行学习和验证。这些数据集可以帮助用户理解算法在真实世界应用中的表现和效果。 运行该导航科学计算库需要满足一定的硬件和软件要求。最低要求是MATLAB R2022a版本，并且必须安装sensor fusion toolbox和navigation tool box。这两个工具箱提供了进行导航和传感器融合所需的高级算法和函数库。 为了方便使用，库中的代码组织结构考虑到了路径设置。用户需要将“lib”及其子目录加入到MATLAB的预设路径中，或者通过运行根目录下的init.m脚本来自动配置这些路径。这样MATLAB就可以正确地找到和加载库中的函数和文件，确保库能够顺利运行。 从文件结构来看，该库包含以下几个文件和目录： - init.m：MATLAB初始化脚本，用于配置路径和环境。 - README.md：说明文档，通常包含安装指南、使用方法和库的功能介绍。 - lib：包含库的核心文件，可能是函数和子程序。 - img：包含相关算法的示例图表和图像。 - study：可能包含学习材料或文档，用于深入研究和学习相关算法。 - example：包含各种示例脚本和程序，用于演示库的使用方法。 总体来说，"基于MATLAB的导航科学计算库.zip"是一个专门为教学和研究设计的资源包，旨在帮助用户理解和实践现代导航系统的多种计算方法。通过结合MATLAB强大的计算能力和丰富的工具箱资源，该库能够为用户提供一套完整的导航科学计算解决方案。