【无人机视觉惯性导航系统VINS仿真】基于MATLAB的无人机仿真系统，基于PID 控制器和卡尔曼滤波器引导四旋翼无人机沿平滑轨迹飞行，并利用针孔模型生成真值数据、惯性测量单元（IMU）数据和单目相机

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🔥 内容介绍

一、研究背景与仿真目标

视觉惯性导航系统（Visual-Inertial Navigation System, VINS）通过融合惯性测量单元（IMU）的高频运动数据与相机的视觉特征信息，可在 GPS 拒止环境（如室内、隧道、城市峡谷）中为无人机提供连续、高精度的位姿估计，是四旋翼无人机自主飞行的核心技术之一。开展 VINS 仿真研究，不仅能低成本验证导航算法性能，还可生成可控的 “真值 - 传感器数据” 对，为算法调试与优化提供基础支撑。

本仿真的核心目标是构建完整的四旋翼无人机 VINS 仿真框架，具体包括：

1. 轨迹规划：生成平滑的参考飞行轨迹（如圆形、螺旋形），作为无人机跟踪目标；

1. 控制层设计：基于 PID 控制器实现无人机对参考轨迹的精准跟踪，输出电机控制指令；

1. 导航层设计：通过卡尔曼滤波融合 IMU 与相机数据，估计无人机实时位姿，辅助轨迹跟踪；

1. 传感器数据生成：基于针孔相机模型生成单目相机图像，并模拟 IMU 的加速度、角速度数据（含噪声）；

1. 真值标定：记录无人机运动过程中的位姿、速度等真值，用于后续 VINS 算法的精度评估

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

-------------------------------------------

%   Required Inputs:

%--------------------------------------------------------------------------

%   points- nxm set of 3D points, the first 3 columns are the point (x,y,z)

%       locations and the remaining columns the intensity values 

%       (i1,i2,etc)

%   K- either a 3x3 or 3x4 camera matrix

%

%--------------------------------------------------------------------------

%   Optional Inputs: (will give default values on empty array [])

%--------------------------------------------------------------------------

%   T- 4x4 transformation matrix to apply to points before projecting them

%       (default identity matrix)

%   D- 1xq distortion vector that matches opencv's implementation 

%       [k1,k2,p1,p2,k3], q can be from 1 to 5 and any values not given are

%       set to 0 (default [0,0,0,0,0])

%   imageSize- 1x2 vector that gives the size of image (y,x) the points

%       will be projected onto, if it is given points that are outside this

%       size or negitive will be treated as invalid (default [])

%   sortPoints- 1x1 binary value, if true points are sorted by their

%       distance (furthest away first) from the camera (useful for 

%       rendering points), (default false)

%

%--------------------------------------------------------------------------

%   Outputs:

%--------------------------------------------------------------------------

%   projected- nx(m-1) set of 2D points, the first 2 columns give the

%       points (x,y) location and the remaining columns the intensity

%       values (i1,i2,etc). Points behind the camera are assigned nan as

%       their position.

%   valid- nx1 binary vector, true if a 2d point is in front of the camera

%       and projects onto a plane of size imageSize.

%

%--------------------------------------------------------------------------

%   References:

%--------------------------------------------------------------------------

%   The equations used in this implementation were taken from

%   http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html

%   http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/parameters.html

%% check inputs

validateattributes(points, {'numeric'},{'2d'});

if(size(points,2) < 3)

    error('points must have at least 3 columns, currently has %i',size(points,2));

end

points = double(points);

if(size(K,2) == 3)

    K(end,4) = 0;

end

validateattributes(K, {'numeric'},{'size',[3,4]});

K = double(K);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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