MATLAB惯性导航系统仿真平台：轨迹生成与误差分析工具

资 源 简 介

本项目提供完整的惯性导航系统仿真流程，支持多种轨迹生成、IMU传感器数据模拟、导航解算及误差分析。适用于算法验证和教学演示，帮助用户深入理解惯性导航系统性能。

详 情 说 明

惯性导航系统轨迹仿真与误差分析平台

项目介绍

本项目是一个完整的惯性导航系统（INS）仿真平台，实现了从轨迹生成、传感器数据模拟到导航解算和误差分析的全流程仿真。平台能够模拟典型运动场景，生成包含噪声和误差的IMU传感器数据，并通过惯性导航算法进行姿态和位置解算，最终提供详细的误差分析和可视化结果。

功能特性

• 轨迹生成：支持直线运动、转弯运动、加速运动等多种典型运动场景的轨迹模拟
• 传感器仿真：模拟加速度计和陀螺仪输出，包含零偏、漂移和噪声等误差模型
• 导航解算：基于四元数的姿态解算算法和惯性导航机械编排算法
• 数据融合：集成卡尔曼滤波技术进行传感器数据融合处理
• 误差分析：提供真实轨迹与估计轨迹的对比分析，包括位置、速度和姿态误差统计
• 可视化展示：三维轨迹对比图、误差变化曲线、姿态角变化图等多种可视化图表

使用方法

1. 配置仿真参数：设置初始状态（位置、速度、姿态）、运动轨迹参数、传感器参数和仿真配置
2. 运行仿真：执行主程序开始仿真计算
3. 查看结果：分析输出的轨迹数据、姿态数据和误差统计报告
4. 可视化分析：通过生成的图表进行轨迹对比和误差分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：信号处理工具箱、统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的惯性导航仿真流程，包括运动轨迹的数学建模、传感器误差的引入与模拟、基于四元数的实时姿态解算、通过机械编排算法进行位置和速度推算、使用卡尔曼滤波技术提升导航精度，以及最终结果的统计分析可视化输出。该文件整合了所有核心算法模块，为用户提供一站式的仿真分析解决方案。