如何构建适合于无人机或四轴飞行器的IMU + GPS融合算法。

利用惯性测量单元(IMU)和单目相机估计地面车辆的姿态(位置和方向)。在这个例子中，你:

MATLAB Mobile™报告来自苹果或安卓移动设备上的加速度计、陀螺仪和磁强计的传感器数据。可以获得各个传感器的原始数据或融合的方向数据。这个例子展示了如何将来自电话的融合方向数据与ahrsfilter对象的方向估计进行比较。

通过融合来自惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)接收器的数据来估计地面车辆的位置和方向。

结合机器人的里程计数据和观察到的基准标记称为AprilTags，以更好地估计机器人的轨迹和环境中的地标位置。

利用三维位姿图优化减小单目相机估计轨迹(位置和方向)的漂移。视觉里程计估计相机当前的全局姿态(当前帧)。由于三维点三角剖分的匹配差或存在误差，机器人的运动轨迹往往会偏离地面。环路闭合检测和位姿图优化减少了这种漂移并纠正了错误。