MATLAB惯性导航初学者工具箱 - 完整的惯性导航算法实现

资 源 简 介

本MATLAB工具箱为惯性导航初学者提供完整的算法实现模块，涵盖姿态、位置和速度解算。内置多种传感器误差模型及数据预处理功能，支持陀螺仪和加速度计的误差模拟与滤波处理，帮助用户快速入门并验证算法。

详 情 说 明

MATLAB惯性导航初学者工具箱

项目介绍

本项目是一个专为惯性导航初学者设计的MATLAB工具箱，提供完整的惯性导航算法实现和仿真环境。工具箱集成了从传感器数据处理到导航解算的全套算法，支持多种导航模式，并包含丰富的可视化与性能评估功能，帮助用户快速理解和掌握惯性导航核心技术。

功能特性

• 完整导航算法链：实现姿态解算、位置解算和速度解算的完整机械编排
• 传感器误差建模：内置陀螺仪零偏、加速度计零偏、刻度因子误差等多种误差模型
• 数据预处理：提供数据滤波和异常值检测功能，提升数据质量
• 多算法支持：包含基于四元数的姿态更新算法，支持松组合与紧组合导航
• 实时可视化：三维轨迹动画、姿态变化曲线、误差分布直方图等多种可视化方式
• 性能评估体系：提供位置误差、姿态误差的统计分析及收敛性评估

使用方法

1. 数据准备：准备IMU原始数据（CSV或MAT格式），包含陀螺仪角速度(rad/s)和加速度计比力(m/s²)
2. 参数配置：设置初始位置(度)、初始速度(m/s)、初始姿态角(度)及传感器参数
3. 运行解算：执行主程序，选择导航模式（纯惯性或组合导航）
4. 结果分析：查看导航结果、性能评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持三维图形显示

文件说明

主程序文件涵盖了传感器数据读取与预处理、惯性导航核心算法实现（包括姿态更新与位置解算）、组合导航滤波处理（卡尔曼滤波算法）、导航结果输出与存储、多维度可视化展示以及导航性能定量评估等完整功能链路。