代码导航

介绍了详细的INS/GPS组合导航程序，涵盖了卡尔曼滤波和初始化条件。

该项目已不再活跃。 如果你对机器人算法感兴趣，这个项目可能对你有所帮助： AtsushiSakai/PythonRobotics: Python sample codes for robotics algorithms.

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本代码基于Kalman滤波算法实现了惯性导航精对准过程，适用于Matlab环境，便于初学者学习和参考。 代码功能 精对准：利用Kalman滤波算法，实现导航系统的精确对准。 惯性数据处理：接收并处理惯性传感器数据，确保数据的可靠性。 使用说明 初始化传感器数据，读取初始状态。 执行Kalman滤波预测和更新步骤。 输出精对准后的姿态角数据。 代码示例 % 初始化 initial_state = [...]; P = [...]; ... % Kalman预测 for t = 1:N state_pred = A * state + B * u; P_pred = A

matlab的欧拉方法代码，用于惯性导航解算。本程序由三人小组完成：hj负责算法部分，pzl负责界面设计和功能优化，myj编写帮助文档及程序介绍视频。主要实现欧拉角、方向余弦阵、四元数与等效旋转矢量之间的转换，大地坐标与地心直角坐标的相互转换，IMR格式惯导数据的读取与解析，以及地理坐标系下的姿态、速度和位置更新及粗对准。

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这款软件能够通过OBD行车电脑连接移动设备，实现与手机及其他设备的互联，支持导航功能等。

网站导航菜单栏目由后台管理员添加，这个表格存储了所有导航栏目的数据。

飞行器导航系统里的坐标变换怎么搞清楚？Aerospace Avionics System这本书讲得挺细，尤其是那些参考系的转换，像ECI、ECEF这些，讲得到位。你要是搞惯导（INS）或者搞GPS/INS 融合的，基本上绕不开这里面的坐标转换。书里还带了方向余弦矩阵和欧拉角的具体推导，适合你一边学一边写代码测试，蛮实用。

为了提升自助导航程序的用户体验和操作效率，我们提出了一系列优化措施。通过增强程序的智能化和用户界面设计，使其更加直观和易用。此外，我们还优化了导航算法，确保用户能够快速准确地获取所需信息。