【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。 我们要理解GNSS和INS的基本原理。GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。 松组合导航的关键在于数据融合。在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（Kalman Filter）常被用于融合这两类传感器的数据。 接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。 仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。 在【sins + gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。 GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

惯性导航初学者matlab仿真程序，用于初始对准。带数据和程序

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陀螺仪与双目视觉ccd相机的组合导航确定姿态

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该程序为GNSS与IMU组合导航中常见的一种组合方案，

GPS/INS位置组合输出校正Matlab仿真 文件说明： s_GPS_INS_position_sp_demo.m 组合主文件 kalman_GPS_INS_position_sp_NFb.m 卡尔曼滤波程序 ode500.mat 飞机飞行轨迹与INS输出数据 将三个文件放到同一个文件夹中，运行主文件即可。 希望对此方向的初学者有所帮助。 另附仿真结果。说明：仿真结果用的数据文件时间为3h，附的数据文件时间为500s。

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Matlab仿真程序，用于INS/GPS模拟和仿真。GPS和INS组合导航Matlab仿真源码（包含实验数据），下载可直接运行