本文展示了如何使用MATLAB编程实现不变扩展卡尔曼滤波器（IEKF），用于对集成惯性导航系统（IMU）和全球定位系统（GPS）设备的滤波跟踪。IEKF结合IMU和GPS数据，提高位置和姿态估计的准确性和稳定性。实际应用中，滤波效果取决于传感器精度、噪声特性、系统模型和参数选择，需要进行相应调整和优化。
基于MATLAB的不变扩展卡尔曼滤波器实现惯性导航系统和全球定位系统（IMU+GPS）的滤波跟踪
在本文中，我们将使用MATLAB编程语言实现一个不变扩展卡尔曼滤波器，用于对装有惯性导航系统和全球定位系统（IMU+GPS）的设备进行滤波跟踪。该滤波器将结合来自惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）的测量数据，以提供更准确和稳定的位置和姿态估计。
不变扩展卡尔曼滤波器（IEKF）是一种常用的滤波器，特别适用于非线性系统的状态估计。它通过在每个时间步骤上应用线性化和扩展卡尔曼滤波器的迭代过程来解决非线性问题。
以下是基于MATLAB的IEKF算法的源代码实现：
% 初始化滤波器参数
x = zeros(6, 1)
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