如何构建适合无人机或四轴飞行器的IMU + GPS融合算法。

使用惯性测量单元(IMU)和单目摄像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Apple或Android移动设备上的加速度计、陀螺仪和磁力计的传感器数据。可获得各传感器的原始数据或融合方向数据。这个例子展示了如何比较来自手机的融合方向数据和来自ahrsfilter对象的方向估计。

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。

结合机器人里程测量数据和被称为AprilTags的观察基准标记，以更好地估计机器人轨迹和环境中的地标位置。该示例使用了姿态图方法和因子图方法，并比较了这两种图。

使用3-D姿态图优化减少单目摄像机估计轨迹(位置和方向)的漂移。视觉里程计估计相机的当前全局姿态(当前帧)。由于三维点三角剖分的不匹配或存在误差，机器人轨迹往往会偏离地面真相。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。