MATLAB实现的Kalman滤波惯性/GPS组合导航系统仿真项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台设计了完整的惯性/GPS组合导航系统，包含初始对准、捷联解算与Kalman滤波组合导航三大核心模块，实现高精度姿态解算与轨迹仿真，适用于导航算法教学与研究。

详 情 说 明

基于Kalman滤波的惯性/GPS组合导航系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了一套完整的惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)组合导航解决方案，采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行多传感器数据融合。系统通过对IMU和GPS数据的协同处理，解决了纯惯性导航误差随时间发散的问题，显著提高了导航参数的精度和可靠性，为无人系统、智能交通等领域的导航定位提供了有效的算法验证平台。

功能特性

• 初始对准模块：实现静态条件下的粗对准和精对准算法，建立高精度的初始姿态矩阵
• 捷联解算模块：基于四元数法完成姿态更新，通过机械编排算法实现速度解算和位置推算
• Kalman滤波融合模块：设计21状态扩展卡尔曼滤波器，最优融合惯性导航结果与GPS观测数据
• 多源数据兼容：支持100Hz IMU数据和1Hz GPS数据的异步融合处理
• 全面性能分析：提供轨迹对比、误差统计和滤波器收敛性分析等评估工具

使用方法

1. 准备输入数据：确保IMU数据文件包含三轴加速度计(m/s²)和三轴陀螺仪数据(rad/s)，GPS数据文件包含经纬度(度)、高度(米)和速度信息(m/s)

1. 配置初始参数：设置初始位置(经纬度、高度)和初始姿态角(横滚、俯仰、航向)

1. 运行主程序：执行主脚本启动组合导航算法，系统将自动完成初始化、对准、解算和滤波全过程

1. 查看输出结果：程序输出融合后的导航参数(位置、速度、姿态)、误差估计和性能分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备数据处理和矩阵运算的基础工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了组合导航系统的完整处理流程，其核心功能包括：读取并预处理IMU和GPS传感器原始数据；执行初始对准建立准确的起始姿态基准；通过捷联惯性导航算法进行连续的位置、速度和姿态解算；运用扩展卡尔曼滤波器对惯性导航结果与GPS测量值进行最优融合；实时输出融合后的导航参数并估计系统误差；最后生成详细的性能分析报告和可视化结果用于算法评估。