数据融合matlab代码-Autonomous-Systems:导航，状态估计（KF和EKF）和SLAM

数据融合matlab代码导航和状态估计 018827-。 教学大纲：导航过滤器，用于IMU初始化的精确方法，卫星系统和惯性导航系统集成，可测量和外部数据的信息融合，行人导航和无陀螺仪导航。 该课程的最后一个项目展示了一个完整的导航解决方案，该解决方案由EKF估计并带有带噪声的IMU和GPS传感器，并在该场景的一系列运动状态和全局状态中被声明为： 与观测值本身正在纠正的位置（z̃_GPS）不同，这里的误差会随着时间的推移而恶化，因为它们会随机行走： IMU漂移的最终和最重要的表示形式是总体轨迹，其估计路线随时间呈指数级偏离，从GT到GT： 086761-。 教学大纲：惯性和航位推算导航，概率信息融合，视觉辅助导航，同时定位和制图，Imu预集成，视觉惯性束调整，协作导航和猛击（集中式和分布式），活动状态估计和信念空间规划。 作业示范： 086759-。 教学大纲：方向参数化，导航系统中的主要坐标系，不同坐标系之间的3D刚性转换，动力学，惯性传感器，惯性导航方程式，地球模型，传感器误差特性，惯性误差表示，GNSS，Ins-GPS Ekf概述。 了解惯性导航系统的工作原理和基本方程式。 学习对