MATLAB惯性传感器数据仿真与测试平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供高精度陀螺仪和加速度计数据的仿真功能，支持多种运动场景及传感器误差模拟，主要用于组合导航和纯惯性导航算法的研发与验证。

详 情 说 明

惯性传感器数据仿真与测试平台

项目介绍

本项目是一个用于生成高精度模拟惯性传感器数据的专业工具。它通过精确的运动学建模和传感器误差建模，模拟陀螺仪和加速度计在各种运动场景下的输出，为组合导航及纯惯性导航算法的开发、测试与验证提供可靠的仿真数据源。用户可通过自定义轨迹和传感器参数，灵活生成包含复杂误差的仿真数据，并支持实时数据流与历史数据回放。

功能特性

• 多场景运动模拟：支持匀速、匀加速、转弯、振动等多种典型运动模式的轨迹生成。
• 精密误差注入：可配置并注入包括零偏、白噪声、刻度因子误差、安装误差角等在内的多种传感器误差。
• 灵活的参数配置：允许用户自定义初始状态、运动轨迹、传感器参数及仿真参数（采样率、时长、输出格式）。
• 数据输出与评估：同步输出带误差的传感器数据、理想轨迹真值以及误差统计分析报告，便于算法性能评估。
• 多速率数据处理：具备处理不同采样率数据并进行插值合成的能力。

使用方法

1. 配置仿真参数：编辑配置文件或运行主脚本，设定运动轨迹参数（初始位置、速度等或导入轨迹文件）、传感器误差参数（零偏、噪声等）以及仿真配置（采样频率、时长）。
2. 运行仿真：执行主程序，系统将根据设定的参数进行运动学解算和误差注入。
3. 获取输出结果：仿真结束后，程序将生成以下数据：

* imu_data：包含模拟误差的陀螺仪（角速度，rad/s）和加速度计（比力，m/s²）数据。 * ref_data：理想条件下的位置、速度和姿态角参考真值。 * error_report：生成数据的统计特性分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了本项目的核心仿真流程。它负责协调整个系统的运行，具体实现了用户参数的读取与解析、根据指定模式或文件生成理想运动轨迹、基于运动学模型计算理想的惯性传感器输出、按照用户定义的误差模型向理想数据中注入误差、对不同采样率的数据进行同步与插值处理，以及最终将仿真数据（含误差传感器数据、参考真值）和误差分析报告输出到指定文件。