MATLAB惯导仿真与算法验证工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供完整的惯性导航系统（INS）仿真与算法验证框架，支持多传感器建模、轨迹生成以及误差分析。能够模拟IMU陀螺仪和加速度计输出，并为导航算法性能评估提供高效解决方案，适合惯性导航研究开发使用。

详 情 说 明

MATLAB惯导仿真与算法验证工具箱

项目介绍

本工具箱提供一套完整的惯性导航系统（INS）仿真与算法验证框架，旨在辅助研究人员和工程师进行惯导算法开发、测试与性能评估。通过模拟真实传感器数据、预设复杂运动轨迹并实现多种主流导航算法，用户能够快速验证算法有效性，分析误差特性，并进行多传感器融合方案对比。

功能特性

• 传感器仿真：模拟IMU陀螺仪与加速度计数据输出，支持自定义采样频率、零偏、噪声及尺度因子等误差参数。
• 轨迹生成：内置多种标准运动模式（直线、圆周、S形机动等），支持用户自定义轨迹方程生成理论传感器数据。
• 导航算法库：集成捷联惯导机械编排算法、卡尔曼滤波组合导航（松耦合/紧耦合）等核心解算方法。
• 误差建模：提供传感器误差注入功能，支持蒙特卡洛仿真进行统计性能分析。
• 可视化分析：生成轨迹对比图、误差曲线、传感器数据时序图等，直观评估导航精度与稳定性。

使用方法

1. 配置参数：设置初始位置、速度、姿态，定义IMU误差参数及运动轨迹类型。
2. 运行仿真：生成理论轨迹与对应的IMU仿真数据，执行指定的导航算法解算。
3. 结果分析：查看导航解算结果与理论轨迹的偏差统计，利用可视化工具对比算法性能。

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 需安装 Signal Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox（用于数据滤波与误差分析）

文件说明

主程序文件作为工具箱的核心调度单元，主要承担以下功能：初始化仿真环境参数，调用轨迹生成模块创建基准运动场景，驱动IMU传感器模型输出模拟数据，执行指定的惯导解算算法进行位置、速度与姿态估计，并最终启动误差分析与结果可视化流程，完成全链路仿真验证。