基于无迹卡尔曼滤波实现惯性导航和DVL的组合导航算法附带MATLAB代码

基于无迹卡尔曼滤波实现惯性导航和DVL的组合导航算法附带MATLAB代码

惯性导航和DVL（Doppler Velocity Log）是常用于船舶、潜艇和水下机器人等应用中的导航系统。惯性导航通过测量加速度和角速度来估计位置、姿态和速度信息，而DVL则通过测量水下器械相对于水流的速度来提供导航信息。组合导航算法结合了这两种测量，以获得更准确和可靠的导航结果。本文将介绍如何使用基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）的组合导航算法，并附带MATLAB代码实现。

首先，我们需要了解无迹卡尔曼滤波（UKF）的工作原理。UKF是一种扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）的变种，用于非线性系统的状态估计。UKF通过通过选择一组特定的采样点，称为sigma点，来近似非线性系统的后验概率分布。然后，通过在这些sigma点上进行预测和更新步骤，计算系统的状态估计。

下面是使用UKF实现组合导航算法的MATLAB代码示例：

% 参数设置
dt = 0.1