如何构建适合无人机或四轴飞行器的IMU + GPS融合算法。

融合来自3轴加速度计、3轴陀螺仪、3轴磁强计(通常称为磁、角速率和重力的MARG传感器)和1轴高度计的数据，以估计方向和高度。

如何以不同的速率融合传感器来估计姿态。加速度计、陀螺仪、磁力计和GPS用于确定沿圆形路径移动的车辆的方向和位置。您可以使用图形窗口上的控件来改变传感器速率，并在观察对估计姿态的影响的同时，对传感器掉落进行实验。

使用residualgps对象函数和残差滤波用于检测新的传感器测量值何时可能与当前滤波器状态不一致。

insfilterAsync对象是一个复杂的扩展卡尔曼滤波器，用于估计设备姿态。然而，手动调优滤波器或为噪声参数找到最优值可能是一项具有挑战性的任务。这个例子说明了如何使用tune函数来优化滤波器噪声参数。

使用tune函数优化几个融合滤波器的噪声参数，包括ahrsfilter对象。这个例子展示了如何为各种优化目标定制代价函数。

使用Simulink®生成和融合IMU传感器数据。金宝app您可以精确地模拟加速度计、陀螺仪和磁力计的行为，并融合它们的输出来计算方向。

介绍如何自定义与insEKF对象一起使用的传感器模型。

为insEKF 对象定义和使用自定义传感器模型以及内置传感器模型。本例使用自定义偏航角传感器、加速度计和陀螺仪，使用insEKF 对象来确定车辆的方向。你用GPS接收器的速度来计算飞行器的偏航。按照本例中所示的类似方法，您可以为自己的传感器融合应用程序开发自定义传感器模型。

通过建立一个紧密耦合的扩展卡尔曼滤波器来估计地面车辆的位置和方向，并使用它来融合传感器测量。一个紧密耦合的滤波器将惯性测量单元(IMU)读数与原始全球导航卫星系统(GNSS)读数融合在一起。相反，松散耦合滤波器将IMU读数与过滤后的GNSS接收机读数融合在一起。