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基于MATLAB的导航科学计算库

教学性质的:

运行环境:

目录说明
\example\vru_ahrs_testAHRS/IMU测试
\example\allan_testAllan方差
\example\calibration_test加速度计和陀螺校准测试
\example\gps_kalman_test纯GPS定位,采用卡尔曼滤波定位
\example\ins_test捷联惯导解算
\example\gps_imu_test15维ESKF GPS+IMU组合导航
\example\uwb_imu_fusion_test15维UWB+IMU EKF紧组合
\example\uwb_test纯UWB多边定位测试
\example\basic一些基础函数测试和入门例程(入门推荐先看)
\example\其他未列出目录试验性质的测试代码,建议不看
\study自己学习用脚本,包含线性代数/和一些参考书籍书后MATLAB答案及验证,一般不需要,代码不保证能运行,一般不需要请删除
\lib存放库文件或者经过验证过的公共函数,可靠性较高

其中UWB+IMU融合和GPS+IMU融合就是经典的15维误差卡尔曼滤波(EKSF),没有什么论文参考,就是一直用的经典的框架(就是松组合),见参考部分。

有问题欢迎提git issue或者加QQ群讨论:138899875

更多内容请访问:

参考:

  1. 书:捷联惯导算法与组合导航原理 严恭敏及PSINS工具箱官方网站:http://www.psins.org.cn/sy
  2. 书:GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理 第二版
  3. 书:GPS原理与接收机设计 谢刚
  4. 深蓝学院-多传感器融合课程(理论推导及code)
  5. 武汉大学牛小骥惯性导航课程(非常好,非常适合入门) https://www.bilibili.com/video/BV1nR4y1E7Yj
  6. GPS IMU 松组合 https://kth.instructure.com/files/677996/download?download_frd=1
  7. Coursera课程 https://www.coursera.org/learn/state-estimation-localization-self-driving-cars

推荐的学习路线:

  1. 先看武汉大学惯性导航课程(牛小骥老师),入门非常推荐,也不需要什么教材,做笔记
  2. 看严恭敏老师的书籍,视频及code
  3. 然后再入组合导航知识