基于位姿状态方程的IMU和GPS松耦合EKF融合定位C++实现

IMU和GPS数据融合C++代码解析

该代码实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的IMU和GPS松耦合融合定位，用于估计车辆的位置和姿态。以下是代码核心部分的解析：

1. 数据预处理

• 定义IMU和GPS数据采样频率，以及每个GPS数据点对应的IMU数据点数量。
• 加载包含车辆轨迹数据的MAT文件。
• 初始化融合对象，并设置状态和噪声参数，包括姿态、速度、位置等信息。

2. 预测阶段

• 利用IMU数据预测车辆状态，包括姿态、速度和位置。
• 计算状态转移矩阵和噪声协方差矩阵。

3. 更新阶段

• 当接收到GPS数据时，计算观测矩阵和观测噪声协方差矩阵。
• 利用EKF算法更新车辆状态估计，融合IMU和GPS信息。

4. 输出

• 输出融合后的车辆位置和姿态估计结果。

代码特点:

• 使用C++实现，效率高，可移植性强。
• 基于位姿状态方程，模型简洁，计算量小。
• 松耦合方式，IMU和GPS数据处理相对独立，系统鲁棒性好。

代码用途:

• 车辆导航和定位
• 机器人自主导航
• 无人机飞行控制
• 虚拟现实和增强现实

代码扩展:

• 可以加入其他传感器数据，如激光雷达、摄像头等，进一步提高定位精度。
• 可以改进EKF算法，如使用无迹卡尔曼滤波(UKF)或粒子滤波(PF)等，提高非线性系统的状态估计精度。