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【滤波跟踪】基于扩展卡尔曼滤波器从IMU和GPS数据中计算无人机的姿态附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。

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🍊个人信条:做科研,博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之,是为:博学慎思,明辨笃行。

🔥 内容介绍

微型飞行器(MAVs)已无处不在,在复杂城市环境中,其在检测、监控和配送等场景中的应用将愈发重要。这类环境下的导航对定位精度的要求远高于传统 GNSS 系统所能提供的水平。虽然MAVs通常配备惯性测量单元(IMU),但基于积分法的状态估计值易随时间产生漂移。我们研究了传感器融合技术以整合这些互补传感器。本项目中,我们采用不变扩展卡尔曼滤波器(InEKF)来估算 MAV 在复杂城市环境中的位置,并通过将估算结果与真实数据集进行比对来验证效果。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%for testing

clc

clear

close all

pauseLen = 0;

%%Initializations

%TODO: load data here

data = load('lib/IMU_GPS_GT_data.mat');

IMUData = data.imu;

GPSData = data.gpsAGL;

gt = data.gt;

addpath([cd, filesep, 'lib'])

initialStateMean = eye(5);

initialStateCov = eye(9);

deltaT = 1 / 30; %hope this doesn't cause floating point problems

numSteps = 500000;%TODO largest timestamp in GPS file, divided by deltaT, cast to int

results = zeros(7, numSteps);

% time x y z Rx Ry Rz

% sys = system_initialization(deltaT);

Q = blkdiag(eye(3)*(0.35)^2, eye(3)*(0.015)^2, zeros(3));

%IMU noise characteristics

%Using default values from pixhawk px4 controller

%https://dev.px4.io/v1.9.0/en/advanced/parameter_reference.html

%accel: first three values, (m/s^2)^2

%gyro: next three values, (rad/s)^2

filter = filter_initialization(initialStateMean, initialStateCov, Q);

%IMU noise? do in filter initialization

IMUIdx = 1;

GPSIdx = 1;

nextIMU = IMUData(IMUIdx, :); %first IMU measurement

nextGPS = GPSData(GPSIdx, :); %first GPS measurement

%plot ground truth, raw GPS data

% plot ground truth positions

plot3(gt(:,2), gt(:,3), gt(:,4), '.g')

grid on

hold on

% plot gps positions

% plot3(GPSData(:,2), GPSData(:,3), GPSData(:,4), '.b')

axis equal

axis vis3d

counter = 0;

MAXIGPS = 2708;

MAXIIMU = 27050;

isStart = false;

%% Function

function []= plotPose(R, t, v)

v_scale = 0.1;

v = v.*v_scale;

x = t(1);

y = t(2);

z = t(3);

x_vec = R * [1; 0; 0];

y_vec = R * [0; 1; 0];

z_vec = R * [0; 0; 1];

vx = v(1);

vy = v(2);

vz = v(3);

quiver3(x, y, z, x_vec(1), x_vec(2), x_vec(3), 'r');

quiver3(x, y, z, y_vec(1), y_vec(2), y_vec(3), 'g');

quiver3(x, y, z, z_vec(1), z_vec(2), z_vec(3), 'b');

% quiver3(x, y, z, vx, vy, vz, 'k');

end

🔗 参考文献

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