基于卡尔曼滤波的无人机捷联惯导算法及组合导航

基于卡尔曼滤波的无人机捷联惯导算法及组合导航

随着无人机技术的发展越来越成熟，无人机在各行各业得到了广泛应用。无人机作为一种自主飞行的平台，需要高精度的定位和导航。本文提出了一种基于卡尔曼滤波的无人机捷联惯导算法及组合导航，并给出了相应的matlab代码。

首先，我们介绍一下卡尔曼滤波（Kalman Filter），它是一种通过递归地估计系统状态来优化估计值的算法。在无人机导航中，卡尔曼滤波可以用来根据传感器读数来估计无人机的位置、速度和方向。

接下来，我们讨论无人机捷联惯导算法。捷联惯导算法是一种通过将加速度计和陀螺仪的输出进行积分以估计位置、速度和朝向的技术。然而，这种方式存在误差累积的问题。因此，在捷联惯导算法中，我们需要使用卡尔曼滤波来进行姿态估计和误差校正，从而提高定位精度和导航准确性。

最后，我们将这两种技术结合起来，构建组合导航算法。该算法使用GPS和惯性测量单元（IMU）来进行位置、速度和方向的估计与校正，使用卡尔曼滤波进行误差校正。

以下是本文所用的matlab代码：

% Initialization
dt = 1