【PSINS工具箱进阶】MATLAB完整代码，二维平面上的组合导航，EKF融合速度、位置和IMU数据，4维观测量

最新推荐文章于 2026-01-01 21:20:54 发布
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#matlab #平面 #开发语言

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关于工具箱

本文所述的代码需要基于PSINS工具箱，工具箱的讲解：

本文为二维平面上的定位，另有三维的：

运行结果

二维轨迹图像：
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航向角误差曲线：

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【光伏预测】白鲸算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制BWO-TCN-BiGRU-Attention光伏时间序列预测（多变量）【含Matlab源码 4751期】
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06-20 964
白鲸算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制BWO-TCN-BiGRU-Attention光伏时间序列预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
手把手教你学Simulink——基于传感器融合与感知的场景实例：基于IMU和GPS的无人机状态估计
MHD0815的博客
10-02 68
✅IMU与GPS传感器建模✅EKF状态估计算法设计✅误差分析与性能评估✅抗GPS中断能力验证✅多速率传感器融合实现核心收获IMU高频但漂移，GPS低频但稳定EKF是传感器融合的“黄金标准”松耦合EKF适合初学者快速实现Simulink 支持复杂导航算法的快速原型掌握状态估计技术，你将具备设计无人机飞控、自动驾驶定位、机器人导航系统的能力。
【PSINS工具箱】MATLAB例程，二维平面上的组合导航，EKF融合速度、位置和IMU数据，4维观测量
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
08-22 1477
本文介绍了一种基于PSINS工具箱的二维组合导航仿真方法，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）融合捷联惯性导航（SINS）与外部观测（GPS位置+DVL速度）。代码实现了完整的导航流程：轨迹生成、传感器误差模拟、EKF滤波（15状态模型）及性能评估。通过多种可视化图表（误差曲线、轨迹对比、统计特性等）全面展示了滤波效果，位置精度达米级。该方法适用于地面车辆等二维平面导航场景，提供可复现的MATLAB实现方案。
【PSINS工具箱】平面上的组合导航，观测量为位置、速度、航向角。附完整的MATLAB代码
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
08-20 353
本文基于PSINS工具箱实现了二维平面上的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，用于融合位置、速度和航向角观测数据。研究通过模拟轨迹数据验证算法性能，结果显示：1) 东向速度误差均值0.002m/s，标准差0.014m/s；2) 北向速度误差均值0.001m/s，标准差0.012m/s；3) 位置误差控制在0.01弧度以内。误差累积概率分布分析表明，90%情况下速度误差绝对值小于0.03m/s。该二维EKF方案在平面导航中表现出良好的估计精度和稳定性，为简化三维导航问题提供了有效解决方案。
【组合导航】组合导航IMU和GPS融合、EKF融合定位【含Matlab源码 MKY002期】
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04-06 1049
组合导航IMU和GPS融合、EKF融合定位 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【PSINS工具箱】MATLAB例程，平面上的组合导航，观测量为位置、速度、航向角，共5维。状态量为经典的15维
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
08-23 798
本文介绍了基于PSINS工具箱的二维平面EKF滤波仿真程序。该程序通过构建包含加速、匀速、转弯等运动特性的轨迹，在添加IMU噪声后，使用15维扩展卡尔曼滤波器融合航向角、速度和位置观测信息。仿真结果显示滤波显著提高了速度和位置估计精度，误差曲线和热力图直观展示了滤波效果。程序还提供了详细的误差统计指标（MAE、RMSE等）和性能评估表格，验证了EKF在二维导航中的有效性。该仿真为平面导航系统设计提供了实用参考，完整MATLAB代码可通过文末链接获取。
MATLAB实现GPS与IMU数据融合跟踪系统
weixin_28888459的博客
08-14 626
全球定位系统（GPS）通过从至少四个卫星接收信号，使用三角定位法计算出用户在地球上的精确位置。每个卫星发射的信号都包含精确的时间戳和卫星位置信息，GPS接收器通过测量这些信号到达接收器所需的时间来确定距离。通过结合多个卫星的数据，GPS设备可以计算出用户的二维或三维位置坐标，速度和时间信息。MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言，由MathWorks公司开发。在GPS-IMU数据处理领域，MATLAB具有以下显著优势：强大的矩阵运算能力。
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惯性测量单元（IMU）在姿态估计、导航和运动跟踪等领域扮演着至关重要的角色。传统的IMU通常包含加速度计和陀螺仪，而9轴IMU则进一步整合了磁力计，以提供更全面的运动信息。然而，IMU传感器数据不可避免地受到噪声、漂移和外部干扰的影响，导致直接使用原始数据进行姿态估计的精度和稳定性不足。卡尔曼滤波器作为一种最优估计算法，能够有效地融合多源传感器数据，并对系统状态进行实时估计和预测，从而显著提升IMU的测量精度。
惯性测量单元IMU学习附Matlab代码
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惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）是一种能够测量物体三轴姿态角（俯仰、滚转、偏航）、角速度以及线加速度的设备。它通常由三轴陀螺仪和三轴加速度计组成，高端IMU还会集成三轴磁力计，以提供更全面的运动信息。随着MEMS（微机电系统）技术的飞速发展，IMU的体积、功耗和成本均大幅降低，使其在众多领域得到了广泛应用，并成为现代科技不可或缺的一部分。
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2. GPS数据：GPS能提供全球范围内的三维位置和速度信息，但可能受到遮挡或信号干扰。将GPS数据与IMU数据结合，可以互补两者的优势，提升定位的稳定性和可靠性。 三、MATLAB仿真环境 MATLAB是强大的数学计算软件，...
利用Matlab实现IMU数据的运动轨迹绘制
Matlab提供了强大的工具箱用于进行数据处理、分析和可视化，包括对IMU数据的处理和轨迹绘制。在Matlab中，可以利用以下步骤来绘制物体的运动轨迹： 1. 数据导入：首先将IMU采集到的原始数据导入Matlab。这可以通过...
【WRF-GC】化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
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基于MATLAB的HSV颜色特征杂草图像识别系统设计与实现
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随着农业信息化和智能化的发展，农田杂草的快速、准确识别对提高作物产量和实现精准农业具有重要意义。针对传统人工识别效率低、主观性强的问题，本文设计并实现了一种基于 MATLAB 的 HSV 颜色特征杂草图像识别系统。
Matlab入门案例介绍—常用的运算符及优先级
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本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
积分旁瓣电平-matlab函数
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这里生成了128位的随机相位编码波形，经过自相关后再做归一化，可以看到主瓣峰值为0dB，积分旁瓣的整体的平均水平再-25dB左右，峰值旁瓣电平为-16.88dB，与LFM信号的-13.2dB相比还是略低一点的。但是它不如LFM的旁瓣那么平滑，而是有很多凸起。
基于 MATLAB 的 BPSK/QPSK/2DPSK 在 AWGN 信道下的 BER 性能仿真与对比分析
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
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本文通过MATLAB仿真对比了BPSK、QPSK和2DPSK三种PSK调制在AWGN信道下的性能差异。采用统一的基带等效离散通信链路模型，包含随机比特源生成、PSK符号映射、AWGN加噪、接收端判决和误码统计等模块。仿真设置了2×10^5比特长度，0-14dB的Eb/N0扫描范围，确保统计可靠性。重点分析了不同调制方式的能量归一化处理、差分编码机制和判决方法，并绘制了星座图、波形相位示意图及BER曲线。
Matlab学习记录18
weixin_69179903的博客
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电脑信息：Intel® Xeon® CPU E5-2603 v3 @ 1.60GHz。系统类型：64位操作系统，基于X64的处理器 windows10 专业版。Matlab2021a与之前的版本也不同，sym改为str2sym。2、使用syms命令创建符号变量和符号表达式。1、使用sym命令创建符号变量和表达式。3.2.3 符号对象与数值对象的转换。3.1.2 创建符号变量和表达式。3.2.1 符号表达式的代数运算。3.2 符号表达式的代数运算。3.1 符号表达式的建立。3.1.1 创建符号常量。
基于射线理论的水声信道仿真MATLAB程序
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Matlab系列(006) 一利用matlab保存txt文件和读取txt文件
xiaogudianzi的博客
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上述程序比较简单，如果有不合适之处望大家交流指正。
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