IMU和GPS ekf融合定位：从MATLAB到C++实现

这段C++代码实现了基于位姿状态方程的IMU和GPS数据融合，用于估计车辆的位置和姿态。它采用了松耦合的方式，并提供详细的文档说明。

核心步骤：

  1. 数据加载与初始化： 代码首先加载IMU和GPS数据，并设置相应的采样频率等参数。
  2. 融合对象创建： 使用 insfilterNonholonomic 函数初始化一个融合对象，该对象负责IMU和GPS数据的融合并进行状态估计。
  3. 参数设置： 通过调整融合对象的各项参数，例如状态向量、噪声协方差等，可以优化融合算法的性能和精度。
  4. 状态和噪声初始化： 设置融合对象的初始状态，包括姿态、速度和位置等信息，并定义系统和测量噪声的协方差矩阵。
  5. 数据融合与状态估计： 代码循环处理每个IMU数据，并根据GPS数据的可用性进行相应的更新。在每次循环中，融合对象都会根据IMU数据进行状态预测，并根据可用的GPS数据进行状态更新。
  6. 结果输出： 最终，融合算法输出估计的车辆位置和姿态信息。

代码特点：

  • 松耦合： IMU和GPS数据分别处理，只在状态更新阶段进行融合，降低了计算复杂度。
  • 位姿状态方程： 使用位姿作为状态变量，可以直接估计车辆的姿态信息。
  • 详细文档： 代码包含详细的注释和说明，便于理解和修改。

应用领域：

  • 自动驾驶
  • 机器人导航
  • 虚拟现实

学习价值：

  • 理解IMU和GPS数据融合的基本原理
  • 掌握基于位姿状态方程的EKF算法
  • 学习如何将MATLAB代码转换为C++实现