组合导航 | 基于matlab的开源卫惯组合导航算法总结汇总
文章目录
- 一、核心工具箱
- 1. PSINS(高精度捷联惯导系统算法工具箱)
- 2. GINav
- 3. NaveGo
- 4. MATLAB-Groves
- 5. KF-GINS-Matlab
- 6. GNSS/MEMS-INS深组合代码
- 7. GPS/INS位置级组合导航仿真工程
- 二、三种组合架构原理对比
- 三、项目对比汇总
- 四、选择建议
- 以下是基于MATLAB的主流开源卫惯组合导航算法项目的系统总结,涵盖代码链接、核心原理介绍及适用场景。
一、核心工具箱
1. PSINS(高精度捷联惯导系统算法工具箱)
代码链接:www.psins.org.cn(官网下载)或通过官方QQ群(468195931)获取
简介:PSINS由西北工业大学自动化学院严恭敏教授团队开发,Matlab & C++核心代码全部开源,同时提供丰富的惯导原始数据和相关学习资料。工具箱集成了500多个核心算法及库函数,涵盖惯性传感器数据分析、惯组标定、初始对准、惯导AVP更新解算及组合导航Kalman滤波等功能。
组合导航原理:
PSINS采用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)架构,估计的是导航参数的误差而非参数本身,这种设计能有效处理非线性问题。松组合导航的核心在于有效融合SINS和GPS数据,通过状态空间模型、状态转移矩阵Φ、量测矩阵H以及噪声协方差矩阵Q和R构建完整的Kalman滤波框架。
PSINS支持三种典型的状态模型:
状态模型 包含的误差状态量 典型应用场景
153模型 姿态误差(3)、速度误差(3)、位置误差(3)、陀螺零偏(3)、加速度计零偏(3) 基础组合导航
186模型 153模型 + 杆臂效应(3) 存在安装偏差的场景
193模型 186模型 + 时间同步误差(1) 存在时间不同步的场景
这些状态模
