惯性导航系统

惯性导航系统（INS）用于计算平台相对于初始或最后一个状态的姿势（位置和方向）和速度。惯性导航系统包括两个核心组件：

• 惯性测量单元（IMU）：通常包括惯性传感器，例如加速度计和陀螺仪
• 计算单元：提供过滤算法来处理和熔断原始传感器数据

GPS辅助惯性导航系统（或GPS / INS）还包括GPS接收器。借马铃薯^®和金宝app^®，您可以从所涉及的各种传感器生成模拟传感器数据和熔断原始数据。

从飞机和潜艇到移动机器人和自动驾驶汽车，惯性导航系统为安全关键车辆提供跟踪和定位功能。惯性导航系统也可以在游戏控制器和智能手机中找到，以跟踪设备在3D空间中的运动。

虽然GPS可以使用恒定的外部输入提供绝对测量，但是惯性导航系统提供了初始参考的相对测量。这些相对测量可以随时间累积漂移误差。在存在GPS之前，火箭队配备有惯性导航系统，其中初始位置由人类操作员提供。

如今，大多数户外车辆和平台都配备了GPS辅助惯性导航系统，这些导航系统可以结合两个传感器测量。恒定的GPS输入减少了漂移误差，并且当GPS信号丢失时，惯性导航系统可以根据最后一个已知状态使用死者来单独使用。想象一辆车进入隧道。GPS接收器将失去其信号，但惯性导航系统可以基于在汽车进入隧道之前接收的GPS信号提供相对运动。

使用MATLAB和SIMULIN金宝appK，您可以模拟与特定数据表参数匹配的单独惯性传感器。您可以开发，调整和部署惯性融合过滤器，您可以调整过滤器以考虑对模拟实际效果的环境和噪声属性。

使用MATLAB和SIMULINK金宝app，您可以：

• 模型IMU和GNSS传感器并生成模拟传感器数据
• 使用Allan方差校准IMU测量值
• 为传感器模型生成地面真相运动
• 来自加速度计，陀螺和磁力计传感器的熔断原始数据，用于定向估计
• 来自IMU和GPS传感器的流和保险丝数据，用于姿势估计
• 使用自动滤波器调整本地化车辆
• 来自IMU，GPS，高度计和车轮编码器传感器的熔化原始数据，用于GPS拒绝区域的惯性导航

您还可以通过使用C / C ++代码来部署筛选器Matlab Coder™。