【GPS_INS组合导航程序】是一种将全球定位系统（GPS）与惯性导航系统（INS）相结合的高级导航技术。在MATLAB环境下实现这样的程序，旨在提高定位精度和稳定性，尤其适用于移动设备、无人驾驶车辆和航空航天等领域。GPS提供全球覆盖的外部定位信息，而INS则通过测量载体自身的加速度和角速度来估算位置、速度和姿态，两者结合可以互补各自的不足，形成更可靠的导航解决方案。 GPS（Global Positioning System）是通过接收多个卫星信号计算地面或空中位置的全球定位系统。其工作原理基于多普勒效应和伪随机码测距，能够提供实时的位置、速度和时间信息。然而，由于受到信号遮挡、多路径干扰等因素影响，GPS在高楼林立的城市环境或地下、水下等环境中可能信号弱或丢失。 INS（Inertial Navigation System）是一种自主式导航系统，它包括加速度计和陀螺仪，用于连续监测和记录载体的运动状态。加速度计测量物体的线加速度，陀螺仪则测量角速度。通过积分这些数据，可以计算出物体的位置、速度和方向。但随着时间推移，由于积累误差（漂移），纯INS的精度会逐渐降低。 GPS与INS的组合导航系统，通常采用卡尔曼滤波算法（如扩展卡尔曼滤波EKF）进行数据融合。这种滤波器能够利用GPS的全局定位信息校正INS的累积误差，同时利用INS的连续性弥补GPS信号短暂丢失时的定位空白，从而实现高精度、连续的导航服务。 MATLAB作为强大的数学建模和仿真工具，为实现GPS_INS组合导航程序提供了便利。开发过程中，可能涉及到以下步骤： 1. 数据采集：编写代码从GPS接收机获取经纬度、高度和速度数据，同时读取INS的加速度和角速度数据。 2. 滤波器设计：设置卡尔曼滤波器参数，包括状态方程、测量方程、系统噪声和测量噪声等。 3. 数据融合：通过EKF算法更新和预测状态，将GPS和INS数据融合，得到优化后的位置估计。 4. 实时更新：周期性执行滤波过程，不断修正和更新导航信息。 5. 结果展示：可视化导航结果，如位置轨迹、速度和姿态等。 在提供的文件"GPS_INS位置组合程序——好"中，可能包含了完整的MATLAB源代码，包括数据接口、滤波算法实现、数据处理和结果展示等功能模块。深入研究这些代码可以帮助理解GPS_INS组合导航的工作原理，并可作为开发类似应用的基础。对于学习和研究导航技术，或者进行相关项目开发的人员来说，这是一个非常有价值的资源。

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GPS和INS组合导航程序，其中包括轨迹发生器、KALMAN滤波、模型建立、伪距伪距率组合方式进行仿真

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基于地图环境已知下的机器人自主导航，通过Matlab2018实现RRT与双向RRT算法实现全局路径规划，并将规划的点列写入txt文件。之后通过VS2013读取点列数据并以一种比较粗糙的控制方法实现对机器人移动路径控制，实现从起始点运动到目标点的任务。

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