卡尔曼滤波器实际应用matlab代码-Inertial-Navigation-System-Project:惯性导航系统项目

卡尔曼自定义应用matlab代码惯性导航系统项目 亚当·贝纳布和内森·霍尔特 2017 年 4 月 27 日 惯性导航系统 在该项目的第二学期结束时（2017 年Spring），我们能够使用带有低成本 IMU 加速度计和陀螺仪数据的卡尔曼滤波器开发出几乎能够进行位置和方向感知的 INS 系统。 INS 系统可以插入树莓派并使用串口将数据输出到文件中。 我们的 INS 系统包含一个高度可定制且易于使用的调试打印系统。 基于类的编码体系结构（例如 Kalman.h 对象） 以 _dt 值从系统派生而不是明确定义的方式进行编码。 该算法可以轻松地在两种方式和工作之间切换（因为每次更新状态时都会更新 Mat[]。我们使用了 Eigen30，这是 C++ 编码人员普遍使用的 Eigen 库的一个分支，用于简单的矩阵操作。它包含不同的定义方式/setup a matrix. 绝对有助于提高代码效率。我们也为我们的绘图仪/监听程序使用感到非常自豪，我们在网上发现它可以为我们获得的串行数据生成实时图形。这个程序有多个错误，因此如果存在更好的（可能是行业标准的）程序，我们肯定会敦促您转向并掌握它。 最初