扩展卡尔曼滤波器在捷联惯性导航系统中的应用

资源摘要信息:"GPS定位代码matlab-InertialNav_Learn:InertialNav_Learn" 本节内容将详细介绍基于标题“GPS定位代码matlab-InertialNav_Learn:InertialNav_Learn”提供的信息所包含的技术知识点，这些知识点涵盖惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）的实现、扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）的应用以及多源数据融合处理。 ### 惯性导航系统（INS） 惯性导航系统是一种无需外界信息即可自主确定载体位置、速度和姿态的导航系统。它通过测量载体的加速度和角速度，结合初始条件，利用牛顿运动定律和角动量守恒定律，推算出载体的运动状态。通常，INS包含一个惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU），该单元由三轴加速度计和三轴陀螺仪组成。 ### 扩展卡尔曼滤波器（EKF） 卡尔曼滤波器是一种有效的递归滤波器，用于估计线性动态系统的状态。在实际应用中，系统往往具有非线性特性，因此提出了扩展卡尔曼滤波器，它通过泰勒级数展开或其它方法将非线性函数局部线性化，以适应非线性系统的状态估计问题。EKF在INS中主要用于融合来自不同传感器的数据，如GPS、加速度计、陀螺仪等，以提供更为准确的导航信息。 ### 数据融合处理 在本代码库中，EKF被用于融合不同数据源，以提高导航系统的精度。这些数据源包括： - **3D速度测量**：通过GPS或等效设备测量。 - **2D位置**：同样通过GPS或其他定位手段获取。 - **高度测量**：可以结合GPS数据和气压高度信息进行综合考量。 - **3轴固定磁通量测量**：用于估计地磁影响。 - **真实空速测量**：通常由大气数据计算机提供。 - **地形激光测距仪测量**：与车辆Z轴对齐，用于地面特征识别。 - **地面光流量测量**：关于车辆X和Y轴的流角率，用于辅助速度和方向的估计。 ### INS与GPS的结合 在GPS信号可用的情况下，INS系统和GPS系统可以相互补充。GPS提供精确的位置和速度信息，而INS则负责提供连续的动态信息。当GPS信号丢失时，INS可以通过惯性传感器维持导航信息。在EKF的帮助下，系统能够根据最新观测数据更新状态估计，降低导航误差。 ### 状态估计 在本代码库中，EKF用于估计以下状态变量： - **四元数参数**：用于描述载体的姿态。 - **North、East、Down速度分量**：即载体在地磁北、东、垂直方向上的速度。 - **North、East、Down位置分量**：载体在地磁北、东、垂直方向上的位置。 - **IMU delta角度偏差分量**：IMU测量误差的角偏差。 - **IMU delta速度偏差**：IMU测量误差的速度偏差，仅在24状态模型中包含。 - **IMU在Z中的增量速度偏差**：仅在22和23状态模型中包含。 - **北、东风速分量**：载体在地磁北、东方向上的风速分量。 - **北、东、下地磁通量分量**：载体在地磁北、东、垂直方向上的地磁通量。 - **X、Y、Z体固定磁通量分量**：载体坐标系下的地磁通量分量。 ### 系统开源标签 标签“系统开源”表明了InertialNav_Learn是一个开放源代码项目，允许用户免费下载和使用代码，并且鼓励社区贡献和改进。开源项目通常伴随着活跃的开发者社区和丰富的文档，使得个人和公司能够根据自己的需求定制和优化代码。 ### InertialNav_Learn-master文件列表 虽然没有列出具体的文件名称，但我们可以合理推断，包含master字样的文件夹通常代表该代码库的主分支或主版本。这通常包含了所有最新的代码、文档和其他资源，适合开始使用和学习该项目。 总结而言，GPS定位代码matlab-InertialNav_Learn项目结合了惯性导航系统和扩展卡尔曼滤波器算法，通过多种传感器数据的融合来提高定位和导航的精确度。该系统开源的性质使其成为教育、研究和工业领域中一个宝贵的资源。