【滤波跟踪】基于EKF（扩展卡尔曼滤波器）进行车辆姿态、速度和位置估计的综合导航算法附matlab代码

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🔥 内容介绍
一、算法原理与核心优势
扩展卡尔曼滤波（EKF）通过泰勒级数展开将非线性系统模型线性化，结合卡尔曼滤波的递归框架，实现对车辆状态（姿态、速度、位置）的实时估计。其核心优势包括：

多传感器融合能力：可整合IMU（加速度计、陀螺仪）、GPS、轮速传感器、磁力计等数据，通过状态向量（如位置、速度、姿态角）和协方差矩阵的动态更新，提升估计精度。

非线性系统适应性：通过雅可比矩阵计算非线性模型的局部线性近似，适用于车辆动力学模型（如自行车模型或刚体模型）的强非线性特性。

实时性与鲁棒性：递归预测-更新机制（预测状态转移、更新观测修正）使其在动态环境中表现稳定，尤其适合自动驾驶场景。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码
% Set filter state process noise other than IMU errors, which are already

% built into the derived covariance predition equations.

% This process noise determines the rate of estimation of IMU bias errors

% dAngBiasSigma = dt*5E-6;

% dVelBiasSigma = single(dt*0.01/60);

% dAngBiasSigma = single(dt0.05/3600pi/180);

% dVelBiasSigma = single(dt*0.01/60);

dAngBiasSigma = single(dt*0.2/3600*pi/180);

dVelBiasSigma = single(dt*0.5/60);

processNoise = [0ones(1,6), 0ones(1,3),dAngBiasSigma[1 1 1],dVelBiasSigma[1 1 1]].^2;

% gyrNoise = 0.0035;

% accNoise = 0.02;

% Specify the estimated errors on the IMU delta angles and delta velocities

% Allow for 0.5 deg/sec of gyro error

% daxNoise = (dt*0.0035)^2;

% dayNoise = (dt*0.0035)^2;

% dazNoise = (dt*0.0035)^2;

% % Allow for 0.5 m/s/s of accelerometer error

% dvxNoise = (dt*0.02)^2;

% dvyNoise = (dt*0.02)^2;

% dvzNoise = (dt*0.02)^2;

daxNoise = (dt0.5pi/180)^2;

dayNoise = (dt0.5pi/180)^2;

dazNoise = (dt0.5pi/180)^2;

% Allow for 0.5 m/s/s of accelerometer error

dvxNoise = (dt*0.5)^2;

dvyNoise = (dt*0.5)^2;

dvzNoise = (dt*0.5)^2;

dvx = deltaVelocity(1);

dvy = deltaVelocity(2);

dvz = deltaVelocity(3);

dax = deltaAngle(1);

day = deltaAngle(2);

daz = deltaAngle(3);

q0 = quat(1);

q1 = quat(2);

q2 = quat(3);

q3 = quat(4);

dax_b = states(10);

day_b = states(11);

daz_b = states(12);

dvx_b = states(13);

dvy_b = states(14);

dvz_b = states(15);

% dax_b = 0;

% day_b = 0;

% daz_b = 0;

%

% dvx_b = 0;

% dvy_b = 0;

% dvz_b = 0;

% Predicted covariance

F = calcF(dax,dax_b,day,day_b,daz,daz_b,dt,dvx,dvx_b,dvy,dvy_b,dvz,dvz_b,q0,q1,q2,q3);

Q = calcQ(daxNoise,dayNoise,dazNoise,dvxNoise,dvyNoise,dvzNoise,q0,q1,q2,q3);

P = FPtranspose(F) + Q;

% Add the general process noise

for i = 1:15

P(i,i) = P(i,i) + processNoise(i);

end

% Force symmetry on the covariance matrix to prevent ill-conditioning

% of the matrix which would cause the filter to blow-up

P = 0.5*(P + transpose(P));

% ensure diagonals are positive

for i=1:15

if P(i,i) < 0

    P(i,i) = 0;

end   

end

end

🔗 参考文献
图片
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
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🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP