MATLAB惯性导航姿态解算系统：基于四元数的传感器数据融合方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现IMU姿态解算，通过四元数算法融合陀螺仪角速度与加速度计数据。结合互补滤波或EKF技术进行预测校正，实现高精度姿态估计，适用于无人机、机器人等导航系统开发。

详 情 说 明

MATLAB惯性导航姿态解算系统

项目介绍

本项目实现了一套基于四元数计算的惯性导航姿态解算系统，通过融合陀螺仪角速度数据与加速度计线性加速度数据，采用先进的传感器数据融合技术，有效解决了纯陀螺仪积分导致的姿态漂移问题。系统能够实时输出高精度的三维姿态信息，适用于无人机、机器人等需要精确姿态估计的应用场景。

功能特性

• 四元数姿态表示：采用四元数进行姿态描述，避免欧拉角表示的万向节锁问题
• 多传感器数据融合：结合陀螺仪动态特性与加速度计静态特性，实现优势互补
• 漂移误差抑制：采用互补滤波或扩展卡尔曼滤波技术消除陀螺仪积分漂移
• 实时姿态解算：支持连续实时的高精度姿态估计
• 多格式输出：同步输出四元数、欧拉角和旋转矩阵等多种姿态表示形式

使用方法

1. 数据准备：准备陀螺仪三维角速度数据（rad/s）和加速度计三维加速度数据（m/s²）
2. 参数配置：设置采样时间间隔、初始姿态四元数及滤波器参数
3. 运行解算：执行姿态解算算法，系统将自动进行数据融合处理
4. 结果获取：获取实时姿态四元数、欧拉角（俯仰、横滚、偏航）和姿态矩阵等输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持基本矩阵运算和图形显示功能
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括传感器数据读取与预处理、四元数初始化与更新运算、互补滤波或卡尔曼滤波算法的执行、坐标系变换处理、欧拉角转换计算以及实时姿态结果的输出与可视化显示。该文件整合了完整的姿态解算流程，确保系统能够高效稳定地运行。