IMU- und GPS-integrierte Navigationsdatenfusion basierend auf dem Matlab-Kalman-Filter (Quellcode + Daten im Anhang)

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Matlab den Kalman-Filteralgorithmus für die integrierte Navigationsdatenfusion von Trägheitsmesseinheiten (IMU) und Global Positioning System (GPS) implementieren. Durch die Fusion der Messdaten von IMU und GPS kann die Genauigkeit und Robustheit des Navigationssystems verbessert werden. Wir werden die Prinzipien und Implementierungsschritte der Kalman-Filterung im Detail vorstellen und Quellcode + Daten bereitstellen.

1. Einleitung

Integrierte Navigation ist eine Navigationstechnologie, die Daten von mehreren Sensoren zusammenführt, darunter IMU und GPS als häufig verwendete Sensoren. Die IMU kann Messdaten von Beschleunigungsmessern und Gyroskopen bereitstellen, um die Lage und den Bewegungsstatus des Systems abzuschätzen. Allerdings weisen IMU-Messungen Probleme wie Drift auf, was zu einer unzureichenden Genauigkeit führt. GPS kann Positions- und Geschwindigkeitsinformationen liefern, aber in manchen Umgebungen kann es durch Signalbehinderung oder Mehrwegeeffekte beeinträchtigt werden, was zu ungenauen Messungen führt. Daher kann die Fusion von Daten von IMU und GPS ihre Vorteile voll ausnutzen und die Leistung des Navigationssystems verbessern.

2. Prinzip der Kalman-Filterung

Der Kalman-Filter ist ein rekursiver Filteralgorithmus, der zur Schätzung der Zustandsvariablen eines Systems verwendet wird. Bei der integrierten IMU- und GPS-Navigation können wir den Systemstatus als Variablen wie Position, Geschwindigkeit und Fluglage definieren. Die Grundidee der Kalman-Filterung besteht darin, den Zustand des Systems rekursiv abzuschätzen, indem das dynamische Modell und das Messmodell des Systems unter Verwendung vorheriger Informationen und Messdaten kombiniert werden.

3. Umsetzungsschritte

(1) Daten vorbereiten: Erhalten Sie zunächst Daten von IMU und GPS. Zu den IMU-Daten gehören Beschleunigungsmesser- und Gyroskopmessungen, und zu den GPS-Daten gehören Positions- und Geschwindigkeitsinformationen.

(2) Initialisieren Sie den Kalman-Filter: Initialisieren Sie die Zustandsschätzung und die Kovarianzmatrix des Kalman-Filters entsprechend den Zustandsvariablen und dem Messmodell des Systems.

(3) Vorhersageschritt: Vorhersage des Zustands basierend auf den IMU-Messdaten und dem dynamischen Modell des Systems. Berechnen Sie die vorhergesagte Zustandsschätzung und die Kovarianzmatrix.

(4) Aktualisierungsschritt: Aktualisieren Sie den Status entsprechend den GPS-Messdaten und dem Systemmessmodell. Berechnen Sie die aktualisierte Zustandsschätzung und Kovarianzmatrix.

(5) Wiederholen Sie die Schritte (3) und (4): Wiederholen Sie die Vorhersage- und Aktualisierungsschritte, bis alle Daten verarbeitet wurden.

4. Teil des Quellcodes

Nachfolgend finden Sie einen einfachen Matlab-Beispielcode, der zeigt, wie Sie mithilfe der Kalman-Filterung IMU- und GPS-Daten zusammenführen:

% 初始化卡尔曼滤波器参数
A = eye(3); % 状态转移矩阵
B = eye(3); % 控制输入矩阵
C = eye(3); % 测量矩阵
Q = eye(3); % 系统噪声协方差
R = eye(3); % 测量噪声协方差
P = eye(3); % 初始估计误差协方差

% 读取IMU和GPS数据
imu_data = load('imu_data.txt'); % IMU数据文件
gps_data = load('gps_data.txt'); % GPS数据文件

% 初始化状态估计和协方差矩阵
x_est = zeros(3, 1); % 状态估计
P_est = P; % 估计误差协方差

% 卡尔曼滤波
for i = 1:length(imu_data)
    % 预测步骤
    x_pred = A * x_est;
    P_pred = A * P_est * A' + Q;

    % 更新步骤
    y = gps_data(i, :)' - C * x_pred;
    S = C * P_pred * C' + R;
    K = P_pred * C' / S;
    x_est = x_pred + K * y;
    P_est = (eye(3) - K * C) * P_pred;
    
    % 输出当前位置估计值
    disp(['当前位置估计：', num2str(x_est')]);
end

5. Schlussfolgerung

Durch die Fusion der Messdaten von IMU und GPS kann die Genauigkeit und Robustheit des Navigationssystems durch den Einsatz des Kalman-Filteralgorithmus verbessert werden. In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte von Matlab zur Implementierung der integrierten Navigationsdatenfusion von IMU und GPS vorgestellt und ein einfacher Beispielcode bereitgestellt. Leser können je nach tatsächlichem Bedarf weiter optimieren und erweitern. Wir hoffen, dass dieser Artikel Hilfe bei der Verwendung von Matlab zur Implementierung des Kalman-Filteralgorithmus für die Fusion von IMU- und GPS-integrierten Navigationsdaten leisten kann.

6. Quellcode + Daten-Download

IMU- und GPS-integrierte Navigationsdatenfusion basierend auf dem Matlab-Kalman-Filter (Quellcode + Daten): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88309231