惯性传感器融合
IMU和GPS传感器融合以确定方向和位置
使用惯性传感器融合算法随时间估计方向和位置。该算法针对不同的传感器配置、输出要求和运动约束进行了优化。您可以直接融合多个惯性传感器的IMU数据。您还可以将IMU数据与GPS数据融合。
功能
块
明显 | 从加速度计,陀螺仪和磁强计读数定向 |
主题
- 选择惯性传感器融合滤波器
各种惯性传感器融合滤波器的适用性和局限性。
- 利用基于insekf的柔性融合框架融合惯性传感器数据
的
insEKF
过滤器对象提供了一个灵活的框架,可用于融合惯性传感器数据。 - 使用惯性传感器确定方向
熔断惯性测量单元(IMU)读数以确定方向。
- 通过惯性传感器融合估计方向
这个例子展示了如何使用6轴和9轴融合算法来计算方向。
- 使用惯性传感器和GPS确定姿态
使用卡尔曼滤波器融合IMU和GPS读数来确定姿态。
- 面向估计的测井传感器数据校准
这个例子展示了如何对齐和预处理记录的传感器数据。