惯性导航捷联算法

资 源 简 介

惯性导航捷联算法

详 情 说 明

惯性导航捷联算法是一种基于惯性测量单元（IMU）数据的导航技术，通常用于飞行器、车辆或机器人等运动载体的自主导航。该算法通过陀螺仪和加速度计测量角速度和加速度，结合初始状态，实时计算载体的姿态、速度和位置。

在MATLAB中实现捷联算法通常涉及以下核心步骤：

数据预处理：对IMU传感器的原始数据进行标定、滤波和补偿，消除误差和噪声的影响。

姿态更新：利用陀螺仪测量的角速度，通过四元数或方向余弦矩阵（DCM）更新载体的姿态。常见的姿态解算算法包括Mahony互补滤波或Kalman滤波。

速度与位置更新：在载体坐标系下，将加速度计数据转换至导航坐标系，并积分得到速度和位置。

误差修正：由于惯性导航存在累积误差，通常需要结合GPS或其他外部传感器进行组合导航，提高精度。

在举例坐标点的仿真中，假设载体从初始点（如经纬度坐标）出发，算法会根据模拟的IMU数据逐步推算其运动轨迹。MATLAB可用于可视化导航结果，如绘制3D轨迹或姿态变化曲线，便于分析和验证算法性能。