惯性导航的matlab程序

资 源 简 介

惯性导航的matlab程序

详 情 说 明

惯性导航是一种不依赖外部信号的自主导航技术，通过加速度计和陀螺仪等惯性传感器测量载体的运动状态。在MATLAB中实现惯性导航系统通常涉及以下核心环节：

传感器数据处理 原始传感器数据（角速度和比力）需经过零偏校准、刻度因子补偿和噪声滤波（如滑动平均或卡尔曼滤波）预处理。陀螺仪积分得到姿态变化，加速度计数据需扣除重力分量。

姿态解算 采用四元数或方向余弦矩阵（DCM）进行姿态更新。四元数微分方程通过龙格-库塔法数值积分，避免欧拉角的万向节锁问题。MATLAB的`quaternion`类可简化四元数运算。

速度与位置解算 加速度计数据经姿态矩阵转换到导航坐标系后，二次积分得到位移。需引入地球自转和科氏力修正（对于高动态场景），并用高度计或GPS进行零速修正（ZUPT）抑制误差累积。

误差补偿 惯性导航的积分误差会随时间发散，常通过扩展卡尔曼滤波（EKF）融合其他传感器（如磁力计、GPS）数据。MATLAB的`kalmanfilter`函数支持滤波器设计与调参。

扩展思路：可结合Simulink搭建可视化仿真模型，模拟轨迹生成与算法验证；或调用Robotics System Toolbox处理多传感器时间同步问题。实际工程中还需考虑器件温度补偿和安装误差标定。