惯性导航

当前话题为您枚举了最新的 惯性导航。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

惯性导航姿态动态初始化方法
功能:介绍了一种惯性导航系统姿态动态初始化的方法。输入包括前一时刻的GPS导航数据BLH1、载体位置mimudat1和MIMU测量数据gpsdat2,以及当前时刻的GPS导航数据BLH2、载体位置mimudat2和MIMU测量数据。输出包括中间时刻体坐标系b相对于移动站北东地坐标系n的姿态角attitude和旋转四元数Q_n_b。
matlab的欧拉方法代码 - 惯性导航解算程序
matlab的欧拉方法代码,用于惯性导航解算。本程序由三人小组完成:hj负责算法部分,pzl负责界面设计和功能优化,myj编写帮助文档及程序介绍视频。主要实现欧拉角、方向余弦阵、四元数与等效旋转矢量之间的转换,大地坐标与地心直角坐标的相互转换,IMR格式惯导数据的读取与解析,以及地理坐标系下的姿态、速度和位置更新及粗对准。
使用Matlab进行惯性导航仿真的源码获取及应用
最近,西工大的严恭敏老师提供了开源的PSINS仿真工具,我已经开始学习和使用这个工具箱。希望更多人能利用严老师提供的资源(可以搜索关注严老师的微博获取免费下载)。项目建立惯性导航中常用的坐标系模型,包括完成2017年12月25日的仿真,并实现书上所述的公式编写和函数保存,以及四元数乘法和姿态角解算等内容。此外,参考书目为《惯性导航(第二版)》编写,目的在于深入理解领域知识并寻找创新点。
Kalman滤波在惯性导航精对准中的应用代码
本代码基于Kalman滤波算法实现了惯性导航精对准过程,适用于Matlab环境,便于初学者学习和参考。 代码功能 精对准:利用Kalman滤波算法,实现导航系统的精确对准。 惯性数据处理:接收并处理惯性传感器数据,确保数据的可靠性。 使用说明 初始化传感器数据,读取初始状态。 执行Kalman滤波预测和更新步骤。 输出精对准后的姿态角数据。 代码示例 % 初始化 initial_state = [...]; P = [...]; ... % Kalman预测 for t = 1:N state_pred = A * state + B * u; P_pred = A * P * A' + Q; ... end % Kalman更新 for k = 1:K K_gain = P_pred * H' * inv(H * P_pred * H' + R); state = state_pred + K_gain * (measurement - H * state_pred); P = (eye(size(K_gain,1)) - K_gain * H) * P_pred; end 注意事项 噪声矩阵Q、R的初始化对精度有很大影响,建议根据实验数据调整。 滤波频率的选择需匹配传感器采样频率,确保数据处理及时性。 以上是基于Kalman滤波的惯性导航精对准代码的简要实现。
F-16战机惯性导航快速对准技术解析
F-16战机惯性导航快速传递对准技术解析 F-16战机应用的快速传递对准方法,融合了经典理论与实用技术,有效提升了惯性导航系统的启动速度和精度。 核心原理: 该方法利用参考系统的姿态信息,快速确定惯性导航系统的初始姿态,并通过数据融合技术,优化惯性元件误差,实现快速对准。 关键技术: 姿态传递算法: 精确测量参考系统的姿态,并将其传递给惯性导航系统。 数据融合技术: 融合来自惯性元件和参考系统的测量数据,修正惯性导航系统误差。 误差补偿技术: 补偿惯性元件的系统误差和随机误差,提高导航精度。 应用优势: 快速启动: 大幅缩短惯性导航系统启动时间,提高作战效率。 高精度对准: 确保导航系统输出信息的准确性,提升武器打击精度。 环境适应性强: 可在各种复杂环境下快速完成对准,增强战机作战能力。 总结: F-16战机采用的快速传递对准方法,是惯性导航技术发展的重要里程碑,为现代战机导航系统的快速、精确对准提供了有效解决方案。
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开放的视觉惯性映射框架maplab介绍
maplab是一个面向研究的视觉惯性映射框架,用C++编写,支持创建、处理和操作多会话地图。它不仅提供视觉惯性制图和定位系统,还包含地图合并、视觉惯性批处理优化和循环闭合等工具。ROVIOLI在线前端能够实时跟踪全球无漂移姿态。maplab已成为许多科学出版物的实验平台。
行车电脑连接导航软件
这款软件能够通过OBD行车电脑连接移动设备,实现与手机及其他设备的互联,支持导航功能等。
优化网格寻优MATLAB代码澳大利亚10代-低惯性网格形成和跟随虚拟惯性的实现
MATLAB代码优化方面涉及到澳大利亚10代低惯性网格形成和跟随虚拟惯性的实现。