慣性導航演算法matlab

❶ 什麼是慣性導航技術，慣性導航是如何實現的

慣性導航是以牛頓力學定律為基礎，通過測量載體在慣性參考系的加速度，將它對時間進行積分，且把它變換到導航坐標中，就能夠得到在導航坐標中的速度、偏航角和位置等信息。但慣性導航系統由於陀螺儀零點漂移嚴重，車輛震動等因素，導致無法通過直接積分加速度獲得高精度的方位和速度等信息，即現有的慣性導航系統很難長時間獨立工作。

慣導模塊是指採用GNSS(BDS/GPS系統聯合定位)/INS組合導航定位技術，憑借高精度六軸慣性器件和成熟的慣性演算法，無需里程計或速度信號接入，且無嚴格安裝要求，即使在隧道、車庫等弱信號環境下也能為車輛提供高精度的定位模塊。

慣導模塊SKM-4DX工作原理：

在車載導航中接入基於GNSS/INS組合導航定位的高性能車載組合慣導模塊SKM-4DX，充分利用慣性導航系統和衛星導航系統優點，憑借高精度六軸慣性器件和成熟的慣性演算法，無需里程計或速度信號接入，獲得最優的導航結果；尤其是當衛星導航系統無法工作時，利用慣性導航系統使得導航系統繼續工作，保證導航系統的正常工作，提高車載導航系統的穩定性和可靠性。

❷ Matlab中慣性導航工具箱怎麼使用

網友推薦答案我叫...程雅絲..陝西城固人..去年來到...廣州佛山打工..生活一直很平靜...可是就在昨天中午.6月1日.....我去銀行存款時..在過十字路口時...因為昨日太陽很大...非常刺眼..沒看清紅綠燈.我看兩邊沒車了...就往十字路對岸跑去,可剛跑到路中心時...被一輛小車撞出幾米遠...翻了幾個跟頭,這時我覺的好難受,喘不上氣.快要致息了,.....緊接著一輛急弛開來的藍色貨車.從我身上壓過....頓時我已躺在血泊中.......你看這貼時我已經死了...我死的好慘...今晚..我進貼吧..想找個替身..如果你不想當我替身的話...就請把這貼轉向..別的貼吧(4個)...如果不按此辦的話......呵呵..今晚睡覺時..請往你床底下看....

❸ 慣性導航的原理是什麼

網路對於慣性導航的定義是「不依賴外部信息也不向外部輻射能量的自主式導航系統」。它的工作環境可以多種多樣。

學過初中物理的都應該知道，我們的生活環境中，有很多慣性參考系。而在不同的慣性參考系中，位移，速度等物理量的值是不同的。但例外的是加速度和角速度。所以慣性導航系統就利用了測量物體相對於慣性系的加速度和角速度增量的感測器來導航。

但它的優點也很明顯，例如感測器不需要依賴外界的信號；慣性感測器的非常高。所以最好的方式就是將其他導航方式與慣性導航結合起來，形成不受外界信號干擾的，效率高的，低誤差導航系統。

❹ 如何將慣導數據導入MATLAB並繪制飛行軌跡

如何將慣導數據導入MATLAB並繪制飛行軌跡
可存為文本格式、數值格式的文件，也可按需轉換數據格式。要說明數據內容、多少等。

❺ 手機運動軌跡計算（慣性導航）

焙不大可能脊錄螺釘炎

❻ 捷聯式慣性導航系統是什麼

捷聯慣導系統（SINS）是在平台式慣導系統之上發展來的，它是一種無框架系統，是由三個速率陀螺、三個線加速度計和微型計算機組成。捷聯慣導系統的陀螺和加速度計直接固連在載體上作為測量標准，它跟平台式慣導系統區別就在於不再由機電平台，而是在計算機內建立一個數學平台，其飛行器姿態數據通過計算機得到。
(1)捷聯式慣性導航系統 在工作時不依賴外界信息，也不向外界輻射能量，不易受到破壞，是一種無框架自主式導航系統。
(2)省去了機械平台，陀螺儀和加速度計直接安裝在飛行器上，使系統體積小、重量輕、成本低、維護起來也比較方便。但陀螺儀和加速度計直接承受飛行器的振動、沖擊和角運動，因而會產生附加的動態誤差。這對陀螺儀和加速度計就有更高的要求。
(3)儀器測出信號後，要通過計算機的計算，才能得出所需要的導航參數。這種系統需要進行坐標變換，而且必須進行實時計算，因而要求計算機具有很高的運算速度和較大的容量。
針對慣性導航系統成本較高精度低無法廣泛使用,Yach正在設計一種新型的自主式慣性導航系統,採用DSP作為導航解算和控制的核心處理器.導航解算演算法利用四元 數理論進行編寫,進而確定載體的速度、位置和姿態。使捷聯式慣導的成本降低、精度更加准確，希望捷聯式慣性導航能更快的出現在市場上，更多捷聯式慣導的內容，雅馳實業！

❼ 哪位高手能幫我具體的講一下c語言和MATLAB的各自優缺點，感謝!

Matlab開發效率高，自帶很多數學計算函數，對矩陣支持好。而且有很多現成的例子可以參考。如果你做模擬，選擇Matlab比較好。
C語言一般用於系統級的軟體開發，開發效率較低，但是作出的東西速度快（前提是你寫的代碼沒問題）。
基本大體的區別就這些。

❽ 演算法工程師應該學哪些

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

❾ 哪位大神有GPS與捷聯慣導組合導航的卡爾曼濾波演算法的matlab模擬程序

在下面的模擬的代碼中，理想的觀測量不是真實數據，而是自生成的正弦波數據，在真實的應用場景中，應該是一系列的參考數據。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 卡爾曼濾波器在INS-GPS組合導航中應用模擬
% Author : lylogn
% Email : [email protected]
% Company: BUAA-Dep3
% Time : 2013.01.06
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 參考文獻:
% [1]. 鄧正隆. 慣導技術, 哈爾濱工業大學出版社.2006.
clear all;
%% 慣性-GPS組合導航模型參數初始化
we = 360/24/60/60*pi/180; %地球自轉角速度，弧度/s
psi = 10*pi/180; %psi角度 / 弧度
Tge = 0.12;
Tgn = 0.10;
Tgz = 0.10; %這三個參數的含義詳見參考文獻
sigma_ge=1;
sigma_gn=1;
sigma_gz=1;
%% 連續空間系統狀態方程
% X_dot(t) = A(t)*X(t) + B(t)*W(t)
A=[0 we*sin(psi) -we*cos(psi) 1 0 0 1 0 0;
-we*sin(psi) 0 0 0 1 0 0 1 0;
we*cos(psi) 0 0 0 0 1 0 0 1;
0 0 0 -1/Tge 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 -1/Tgn 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 -1/Tgz 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;]; %狀態轉移矩陣
B=[0 0 0 sigma_ge*sqrt(2/Tge) 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 sigma_gn*sqrt(2/Tgn) 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 sigma_gz*sqrt(2/Tgz) 0 0 0;]';%輸入控制矩陣
%% 轉化為離散時間系統狀態方程
% X(k+1) = F*X(k) + G*W(k)
T = 0.1;
[F,G]=c2d(A,B,T);
H=[1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 -sec(psi) 0 0 0 0 0 0 0;];%觀測矩陣
%% 卡爾曼濾波器參數初始化
t=0:T:50-T;
length=size(t,2);
y=zeros(2,length);
Q=0.5^2*eye(3); %系統雜訊協方差
R=0.25^2*eye(2); %測量雜訊協方差
y(1,:)=2*sin(pi*t*0.5);
y(2,:)=2*cos(pi*t*0.5);
Z=y+sqrt(R)*randn(2,length); %生成的含有雜訊的假定觀測值，2維
X=zeros(9,length); %狀態估計值，9維
X(:,1)=[0,0,0,0,0,0,0,0,0]'; %狀態估計初始值設定
P=eye(9); %狀態估計協方差
%% 卡爾曼濾波演算法迭代過程
for n=2:length
X(:,n)=F*X(:,n-1);
P=F*P*F'+ G*Q*G';
Kg=P*H'/(H*P*H'+R);
X(:,n)=X(:,n)+Kg*(Z(:,n)-H*X(:,n));
P=(eye(9,9)-Kg*H)*P;
end
%% 繪圖代碼
figure(1)
plot(y(1,:))
hold on;
plot(y(2,:))
hold off;
title('理想的觀測量');
figure(2)
plot(Z(1,:))
hold on;
plot(Z(2,:))
hold off;
title('帶有雜訊的觀測量');
figure(3)
plot(X(1,:))
hold on;
plot(X(2,:))
hold off;
title('濾波後的觀測量');

❿ 在做慣性導航計算時，姿態角的計算，怎麼算，就是解算四元素方程怎麼角 求matlab源程序啊，

我都沒聽懂你說的是什麼，還沒學呢