想要快速开发高精度导航算法却苦于缺乏真实测试数据？GNSS-INS-SIM开源仿真工具正是你需要的终极解决方案！这个强大的Python库能够生成完整的GNSS/INS仿真数据，为你的导航系统开发提供完美的测试环境。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnss-ins-sim 核心功能亮点
多传感器数据生成
GNSS-INS-SIM可以同时生成：
- IMU数据：陀螺仪、加速度计、磁场传感器输出
- GNSS定位：GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou信号
- 里程计：车辆运动轨迹数据
- 环境模拟：真实场景下的信号干扰和误差
灵活的场景配置
从简单的直线运动到复杂的城市峡谷导航，你可以通过定义运动轨迹文件来模拟任意场景。官方文档：gnss_ins_sim/docs/gnss-ins-sim-doc.md
快速上手指南
环境搭建
pip install numpy matplotlib
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnss-ins-sim.git
四步完成仿真
- 定义IMU模型 - 选择内置精度等级或自定义误差参数
- 创建运动轨迹 - 定义车辆从起点到终点的完整运动过程
- 开发算法 - 基于Python类结构实现你的导航算法
- 运行与分析 - 生成数据并可视化结果
实际应用场景
算法验证测试
无需真实设备即可验证你的导航算法在各种极端条件下的表现。从室内定位到海洋导航，一切尽在掌握。
硬件在环测试
为你的GNSS接收机和INS模块提供标准化的测试数据，确保产品性能稳定可靠。
项目特色优势
- 完全开源 - 代码透明，社区活跃支持
- 跨平台兼容 - Windows、macOS、Linux全支持
- 实时仿真 - 模拟速度与实际时间完美同步
- 易于扩展 - 模块化设计，轻松添加新功能
进阶功能探索
Allan方差分析
内置Allan方差计算功能，帮助你分析IMU传感器的噪声特性。
KML文件生成
将仿真结果直接导出为KML格式，在Google Earth中直观展示运动轨迹。
立即开始使用
查看项目源码：gnss_ins_sim/
运行示例代码：
python demo_no_algo.py
python demo_allan.py
无论你是导航系统开发者、学术研究人员，还是对定位技术感兴趣的学生，GNSS-INS-SIM都能为你打开一扇通往高精度导航世界的大门！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
