您可能如何构建适用于无人机（UAV）或四轮驱动器的IMU + GPS融合算法。

来自3轴加速度计，3轴陀螺仪，3轴磁力计（通常称为磁性，角度和重力的MARG传感器）和1轴高度计以估算估计的方向和高度的熔断数据。

您如何以不同的速率融合传感器来估计姿势。加速度计，陀螺仪，磁力计和GP用于确定沿圆形路径移动的车辆的方向和位置。您可以在图形窗口上使用控件来改变传感器速率并尝试传感器辍学，同时看到对估计姿势的影响。

使用残差对象函数和残差过滤，以检测新的传感器测量何时可能与当前过滤器状态不一致。

InsFilterAsync对象是一个复杂的扩展卡尔曼滤波器，可估计设备姿势。但是，手动调整过滤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。此示例说明了如何使用调音函数来优化滤波器噪声参数。

使用调子函数来优化几个融合过滤器的噪声参数，包括AHRSFILTER对象。此示例显示了如何为各种优化目标自定义成本函数。

使用simulink®生成和保险丝IMU传感器数据。万博1manbetx您可以准确地对加速度计，陀螺仪和磁力计的行为进行建模，并融合其输出以进行计算方向。

介绍如何自定义与Insekf对象一起使用的传感器模型。

为Insekfobject定义并使用自定义传感器模型以及内置传感器模型。使用自定义的偏航角传感器，加速度计和陀螺仪，此示例使用insekfobject确定车辆的方向。您使用GPS接收器的速度计算车辆的偏航。按照本示例所示的类似方法，您可以为自己的传感器融合应用开发自定义传感器模型。

通过构建紧密耦合的延长的卡尔曼过滤器并将其用于融合传感器测量，从而估算地面车辆的位置和方向。具有原始全球导航卫星系统（GNSS）读数的惯性测量单元（IMU）读数紧密耦合的过滤器融合。相比之下，带有过滤的GNSS接收器读数的松散耦合过滤器IMU读数。