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。

使用惯性测量单元（IMU）和单眼相机估算地面车辆的姿势（位置和方向）。在此示例中，您：

MATLAB移动™报告从加速传感器数据rometer, gyroscope, and magnetometer on Apple or Android mobile devices. Raw data from each sensor or fused orientation data can be obtained. This examples shows how to compare the fused orientation data from the phone with the orientation estimate from the ahrsfilter object.

通过融合惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）接收器的数据来估算地面车辆的位置和方向。

结合了机器人的探光图和观察到的称为Apriltags的基准标记，以更好地估计机器人轨迹和环境中的地标位置。

使用3D姿势图优化，减少单眼相机的估计轨迹（位置和方向）的漂移。视觉探测器估计相机的当前全局姿势（当前帧）。由于匹配不佳或在3-D点三角剖分中的错误，机器人轨迹通常往往从地面真理中偏离。循环闭合检测和姿势图优化减少了此漂移并纠正错误。