基于无迹卡尔曼滤波的惯性导航+DVL组合导航算法

基于无迹卡尔曼滤波的惯性导航+DVL组合导航算法

本文将介绍一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的惯性导航+DVL组合导航算法，其可用于提高水下机器人的定位精度。同时，我们也将提供相应的MATLAB代码以帮助读者了解和实践本算法。

一、算法原理

惯性导航和DVL是两种常见的水下机器人定位方法，惯性导航主要利用IMU测量姿态和加速度信息来推算机器人位置，而DVL则利用声纳测量水流速度和推算机器人相对于水流的运动量，通过两者的融合可以提高定位精度。

本文所介绍的算法流程如下：

1. 利用IMU测量得到机器人的姿态和线加速度信息，并进行误差校正。

2. 利用DVL测量得到机器人在水流中的运动量，并根据预设的信噪比进行数据筛选和去噪处理。

3. 将IMU和DVL数据进行组合，通过UKF进行状态估计，得到机器人当前的位置和速度信息。

4. 将上一步估计的位置和速度信息作为下一步输入量，循环执行上述步骤。

二、MATLAB代码

以下是本文所提供的MATLAB代码。其中imu_data和dvl_data为已存储的IMU和DVL数据，imu_error和dvl_error为误差校正矩阵，noise_cov为系统噪声协方差矩阵，obs_noise_cov为测量噪声协方差矩阵。

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