Matlab实现GPS定位：MEEN689项目源码分析

资源摘要信息:"GPS定位代码matlab-MEEN689项目" 在本项目中，我们得到了一组专业的团队成员，包括阿克瑟·萨尔维什、DJ富兰克林、贾达·古纳万以及萨米尔·哈森，他们共同开发了一套基于MATLAB的GPS定位代码。该项目不仅代表了他们在MEEN689课程中的学术努力，而且还展示了他们对实际应用的深刻理解，尤其是对于移动传感器数据的处理与分析。 代码功能介绍： 该GPS定位代码主要实现的功能是利用卡尔曼滤波算法对移动传感器数据进行处理，通过GPS和磁强计的读数来估计手机的位置和运动状态。其核心文件为“EKF_code.m”，该文件作为主函数，可以被运行在MATLAB环境中，用于执行整个定位过程并生成相关图形。 操作流程： 1. 获取项目最新版本：用户首先需要从项目库中下载最新的代码版本。 2. 运行主函数：在MATLAB中打开并运行“EKF_code.m”文件，此文件将启动整个定位算法的运行。 3. 数据输入：项目代码使用名为“drive1.mat”的文件作为输入数据源，该文件包含了用于定位的原始传感器数据。 4. 结果展示：通过运行主函数，用户将能够看到几组图形结果。 图形结果说明： 1. 图1展示了汽车行驶过程中手机的位置图。图中的绿色圆圈代表了GPS测量到的位置坐标，蓝色线条则表示经过卡尔曼滤波算法处理后手机估计的位置轨迹。所有距离单位均为米，并且这些数据都基于全球东北天（ENU）坐标参考框架。此外，原点被设定为手机开始记录数据时的位置。由于赛车从原点出发，沿着顺时针方向行驶，并最终返回到原点，因此轨迹形成了一个封闭的循环。 2. 图2则展示了手机偏航角随时间的变化情况，偏航角以度为单位。此图基于磁强计读数，并利用卡尔曼滤波器算法进行了估算，为理解手机的朝向提供了重要参考。 3. 图3关注的是手机的速度变化，具体是手机在局部x方向和y方向上的速度随时间的变化。这些速度以米/秒为单位，时间以秒为单位显示在水平轴上。在图中，蓝线代表局部x方向的速度，而红线则代表局部y方向的速度。 以上三个图形为用户提供了对手机运动状态的直观理解，并展示了卡尔曼滤波算法在处理具有噪声的数据时的有效性。 项目标签“系统开源”表明该项目的代码是公开的，任何感兴趣的用户都可以获取代码，并根据个人需要进行查看和修改。这一开放性特点促进了知识的共享和技术的交流，让全球的开发者和研究人员都能从中受益。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个文件名“MEEN689Project-master”，这表明了项目的版本控制系统可能使用了Git，并将主要代码仓库命名为master分支，这个分支通常是项目的主分支，包含了当前项目的稳定版本代码。 通过上述详细描述，我们了解到该GPS定位代码项目的详细情况，包括它的实现方式、操作方法、结果展示以及它作为一个开源项目的特性。这对于希望使用或研究此类定位技术的人来说，是一个宝贵的资源。