如何构建适用于无人机（UAV）或四架直升机的IMU+GPS融合算法。

融合来自三轴加速计、三轴陀螺仪、三轴磁强计（通常称为磁、角速率和重力的MARG传感器）和单轴高度计的数据，以估计方向和高度。

如何以不同的速率融合传感器以估计姿势。加速度计、陀螺仪、磁强计和GPS用于确定沿圆形路径行驶的车辆的方向和位置。您可以使用“体形”窗口上的控件来改变传感器速率，并在查看对估计姿势的影响时尝试传感器丢失。

使用剩余的目标函数和残差滤波用于检测新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，手动调整滤波器或找到噪声参数的最佳值可能是一项具有挑战性的任务。此示例说明如何使用tune函数优化滤波器噪声参数。

使用tune函数优化多个融合滤波器的噪声参数，包括ahrsfilter对象。此示例演示如何为各种优化目标自定义成本函数。

使用Simulink®生成和熔断IMU传感器数据。金宝app您可以准确地模拟加速度计，陀螺仪和磁力计的行为，并使它们的输出融合以计算取向。