传感器模型

IMU, GPS和距离传感器的校准和模拟

为加速度计、磁力计、陀螺仪、高度计、GPS、IMU和测距传感器进行传感器建模和仿真。分析传感器读数、传感器噪声、环境条件等配置参数。生成轨迹以模拟这些传感器在世界中旅行，并校准您的传感器的性能。

功能

加速度计

accelparams 加速度计传感器参数

陀螺仪

`allanvar`	阿伦方差
`gyroparams`	陀螺仪传感器参数

磁力计

`magparams`	磁强计传感器参数
`magcal`	磁强计校准系数

卫星

`gnssconstellation`	指定时间的卫星位置
`lookangles`	从接收器和卫星位置看卫星角度
`伪距`	GNSS接收机和卫星之间的伪距
`receiverposition`	估计GNSS接收机位置和速度
`skyplot`	绘制卫星方位和仰角数据

对象

`gnssSensor`	模拟GNSS产生位置和速度读数
`altimeterSensor`	高度计仿真模型
`gpsSensor`	GPS接收机仿真模型
`imuSensor`	IMU仿真模型
`insSensor`	惯性导航系统和GNSS/GPS仿真模型
`rangeSensor`	模拟距离方位传感器读数
`wheelEncoderUnicycle`	为独轮车模拟车轮编码器传感器读数
`wheelEncoderBicycle`	模拟自行车车轮编码器传感器读数
`wheelEncoderDifferentialDrive`	模拟车轮编码器传感器读数的差动驱动车辆
`wheelEncoderAckermann`	为阿克曼车辆模拟车轮编码器传感器读数
`kinematicTrajectory`	Rate-driven轨迹发生器
`timescope`	显示时域信号
`waypointTrajectory`	路径轨迹发生器
`nmeaParser`	从GNSS接收端发送的标准NMEA语句中解析数据
`gpsdev`	连接到一个与主机相连的GPS接收器

块

明显	加速度计、陀螺仪和磁力计读数的方向
IMU	IMU仿真模型
INS	模拟INS传感器

主题

模型IMU, GPS和INS/GPS

惯性传感器与GPS的模型组合

惯性传感器噪声的Allan方差分析

本实例介绍了如何利用Allan方差来确定MEMS陀螺仪的噪声参数。

车轮编码器的错误来源

探讨车轮编码器的各种误差来源及其对车轮测程估计的影响。

消除角速度测量中的偏差

这个例子展示了如何消除陀螺偏压从一个IMU使用imufilter。

配置时间范围MATLAB对象

定制timescope属性和使用测量工具。

模拟驾驶场景中的惯性传感器读数

使用自动驾驶工具箱™中的驾驶场景生成工具，从IMU、GPS和车轮编码器生成合成传感器数据。

特色的例子

IMU测量模拟简介

模拟惯性测量单元(IMU)的测量imuSensor(传感器融合和跟踪工具箱)系统对象。IMU可以包括单个传感器的组合，包括陀螺仪、加速度计和磁力计。使用。可以指定单个传感器的属性gyroparams传感器融合与跟踪工具箱accelparams(传感器融合和跟踪工具箱)，以及magparams(传感器融合和跟踪工具箱)。

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