MATLAB实现的零速修正卡尔曼滤波器室内惯性导航系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中开发了一套完整的惯性导航算法，包含卡尔曼滤波预测与更新环节，并集成零速检测模块。通过动态阈值判断静止状态，在零速时进行测量更新，显著抑制位置漂移，提升室内导航精度。

详 情 说 明

基于零速修正卡尔曼滤波器的个人室内惯性导航系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的个人室内惯性导航系统，核心算法是结合零速检测的卡尔曼滤波器。系统通过处理IMU（惯性测量单元）传感器数据，能够在GPS信号缺失的室内环境中实现连续的轨迹跟踪。零速修正技术有效抑制了惯性导航固有的累积误差，显著提高了位置估计的精度。

功能特性

• 完整卡尔曼滤波框架：实现了包含预测和更新两个核心环节的卡尔曼滤波算法。
• 智能零速检测：基于设定的加速度和角速度阈值，自动判断用户是否处于静止状态。
• 零速修正：在检测到静止状态时进行测量更新，有效校正位置和速度漂移。
• 连续轨迹跟踪：实时输出高精度的位置、速度和姿态（欧拉角/四元数）估计。
• 数据可视化：提供图形化界面，实时展示导航轨迹和传感器数据变化曲线。

使用方法

1. 准备输入数据：确保拥有格式正确的IMU数据文件，包含三轴加速度计和三轴陀螺仪数据。
2. 配置参数：设置传感器采样频率、零速检测阈值（加速度阈值、角速度阈值）以及卡尔曼滤波器参数（过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵）。
3. 设置初始状态：指定系统的初始位置、初始速度和初始姿态角。
4. 运行系统：执行主程序，系统将自动处理数据并完成导航解算。
5. 查看结果：程序运行后将输出导航结果文件，并自动生成轨迹可视化图形和误差统计信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件要求：无特殊要求，标准配置即可流畅运行

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度功能，它负责整合并调用各个算法模块。其主要能力包括：初始化整个导航系统的参数与状态；按顺序读取传感器数据并驱动数据流处理；执行卡尔曼滤波的主循环，协调预测与更新步骤；调用零速检测模块并据此触发零速修正；实时解算并记录位置、速度与姿态信息；最终生成导航结果输出并调用可视化函数完成轨迹绘图与误差分析。