【基于EKF的传感器融合的UWB-IMU】利用超宽带测距和通信进行稳健的目标相对定位、在GPS拒绝的环境中基于超宽带的多无人机定位系统(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、数据、...
接下来,代码创建了一个名为`gndFusion`的数据融合对象,使用了`insfilterNonholonomic`函数进行初始化。该对象用于融合IMU和GPS数据,并估计车辆的位置和姿态。通过设置不同的参数,可以调整融合算法的性能和精度。 然后,代码初始化了融合对象的状态和噪声参数。状态包括姿态、速度和位置等信息,噪声参数用于模拟传感器的测量...
接下来,代码使用一个循环来处理IMU和GPS数据。循环中的每个迭代都包括以下步骤: 1. 预测:根据当前的IMU数据,使用`predict`函数对状态进行预测,得到车辆的姿态和位置估计。 2. 更新:根据当前的GPS数据,使用`fusegps`函数对状态进行更新,修正姿态和位置估计。 3. 保存数据:将预测和更新后的位置数据保存到`estPositio...