传感器模型

IMU, GPS和距离传感器的校准和仿真

为加速计、磁强计、陀螺仪、高度计、GPS、IMU和距离传感器执行传感器建模和仿真。分析传感器读数、传感器噪声、环境条件和其他配置参数。生成轨迹以模拟这些传感器在世界上的运行，并校准传感器的性能。

功能

加速计

加速度参数 加速度计传感器参数

陀螺仪

`阿兰瓦尔`	艾伦方差
`gyroparams`	陀螺仪传感器参数

磁强计

`magparams`	磁强计传感器参数
`magcal`	磁强计校准系数

卫星

`GNSSContellation`	卫星位置在指定的时间
`lookangles`	从接收机和卫星位置看卫星角度
`伪距`	GNSS接收机和卫星之间的伪距
`receiverposition`	估计全球导航卫星系统接收机位置和速度
`天空图`	绘制卫星方位角和仰角数据

对象

`全球导航卫星系统传感器`	模拟全球导航卫星系统生成位置和速度读数
`altimeterSensor`	高度计仿真模型
`GPS传感器`	GPS接收机仿真模型
`免疫传感器`	IMU仿真模型
`insSensor`	惯性导航系统与GNSS/GPS仿真模型
`范围传感器`	模拟距离-方位传感器读数
`wheelEncoderUnicycle`	模拟独轮车车轮编码器传感器读数
`轮转周期`	模拟自行车车轮编码器传感器读数
`wheelEncoderDifferentialDrive`	模拟差动驱动车辆的车轮编码器传感器读数
`惠勒克曼`	模拟Ackermann车辆的车轮编码器传感器读数
`运动学`	Rate-driven轨迹发生器
`timescope`	显示时域信号
`航路点轨迹`	路径轨迹发生器
`非分隔器`	解析来自全球导航卫星系统接收器发送的标准NMEA语句的数据
`gpsdev`	连接到连接到主机的GPS接收器

阻碍

明显	从加速计、陀螺仪和磁强计读数确定方向
伊姆	IMU仿真模型
INS	模拟INS传感器

主题

IMU、GPS和INS/GPS型号

惯性传感器和GPS的模型组合

基于Allan方差的惯性传感器噪声分析

这个例子展示了如何使用Allan方差来确定MEMS陀螺仪的噪声参数。

车轮编码器误差源

探讨车轮编码器的各种误差来源，以及它们如何影响车轮里程数估计。

消除角速度测量中的偏差

这个例子展示了如何消除陀螺仪偏差从IMU使用imufilter．

配置时间范围MATLAB对象

定制timescope属性和使用测量工具。

模拟驾驶场景中的惯性传感器读数

使用自动驾驶工具箱™中的驾驶场景生成工具，从IMU、GPS和车轮编码器生成合成传感器数据。

特色的例子

IMU测量模拟简介

使用模拟惯性测量单元（IMU）测量免疫传感器(传感器融合和跟踪工具箱)系统对象。IMU可以包括单个传感器的组合，包括陀螺仪、加速度计和磁力计。您可以使用命令指定单个传感器的属性gyroparams（传感器融合和跟踪工具箱），加速度参数(传感器融合和跟踪工具箱)和magparams(传感器融合和跟踪工具箱)。

开放脚本