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严老师matlab工具箱仿真-无人车定位

程序开发 2023-09-06 11:55:24

严老师matlab工具箱仿真-无人车定位

1. trj仿真测试

所用的轨迹仿真工具,为基于matlab的二次开发的开源工具包,默认模式为飞行器运动仿真.通过自定义运动模式和参数,生成相应的机载imu数据和姿态、速度、位置等.

1.1. 自定义运动模式

运动模式的定义是根据时间进行分段的,加入要模拟一段首钢园区的轨迹路线,按照园区的路线分布,自定义下面一段运动轨迹,从编号1到23段,时间分段的运动定义详细见下表:

分段编号运动模式相关参数时长(s)1直线加速角速度w=0,加速度a= 1m/s^2 , 向心加速度=false10s2运动保持角速度w=0, 加速度a=0, 向心加速度=false15s3直线减速角速度w=0, 加速度a=-1m/s^2, 向心加速度=false5s4-复合左转角速度w=18deg/s, 加速度a=0,向心加速度=true10s5直线加速角速度w=0, 加速度a= 1m/s^2 ,向心加速度=false10s6运动保持角速度w=0, 加速度a=0,向心加速度=false10s7直线减速角速度w=0, 加速度a=-1m/s^2,向心加速度=false5s8-复合右转角速度w=-9deg/s, 加速度a=0,向心加速度=true10s9直线加速角速度w=0, 加速度a=2m/s^2,向心加速度=false5s10运动保持角速度w=0, 加速度a=0,向心加速度=false50s11直线减速角速度w=0, 加速度a=-1m/s^2,向心加速度=false5s12-复合左转角速度w=9deg/s, 加速度a=0,向心加速度=true10s13直线加速角速度w=0, 加速度a=1m/s^2,向心加速度=false5s14运动保持角速度w=0, 加速度a=0,向心加速度=false10s15直线减速角速度w=0, 加速度a=-1.8m/s^2,向心加速度=false10s16-复合左转角速度w=18deg/s, 加速度a=0,向心加速度=true5s17运动保持角速度w=0, 加速度a=0,向心加速度=false50s18直线加速角速度w=0, 加速度a=1m/s^2,向心加速度=false5s19-复合左转角速度w=9deg/s, 加速度a=0,向心加速度=true10s20运动保持角速度w=0, 加速度a=0,向心加速度=false58s21-复合右转角速度w=-9deg/s, 加速度a=0,向心加速度=true10s22直线减速角速度w=0, 加速度a=-1m/s^2,向心加速度=false5s23运动保持角速度w=0, 加速度a=0,向心加速度=false100s

注:复合左右转中,当飞机在做方位转弯的时候,需要先进行滚转一定角度,在进行转弯后在滚转回来.
% 对应的不同的方位转弯速度,需要滚转不同的角度,具体的计算方式 见捷联惯导算法与组合导航原理 -7.1.5

1.2. 仿真数据生成

1.2.1. 生成的imu数据,姿态,速度,位置.

设定数据采样间隔时间为0.01

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

1.2.2. 噪声设定

(0.03, 100, 0.001, 5)
 %分别为 imuerr.eb为陀螺仪零偏稳定性,imuerr.db为加速度计零偏稳定性,imuerr.web为角速度随机游走,imuerr.wdb为加速度随机游走
 %     eb - gyro constant bias (deg/h)
 %     db - acc constant bias (ug)
 %     web - angular random walk (deg/sqrt(h))
 %     wdb - velocity random walk (ug/sqrt(Hz))
 
 imu = K*imu + drift error.drift = [ ts*imuerr.eb(1) + sts*imuerr.web(1)*randn(m,1), ...ts*imuerr.eb(2) + sts*imuerr.web(2)*randn(m,1), ...ts*imuerr.eb(3) + sts*imuerr.web(3)*randn(m,1), ...ts*imuerr.db(1) + sts*imuerr.wdb(1)*randn(m,1), ...ts*imuerr.db(2) + sts*imuerr.wdb(2)*randn(m,1), ...ts*imuerr.db(3) + sts*imuerr.wdb(3)*randn(m,1) ];
 
% GPS噪声设定 标准差为1mposGPS = trj.pos + randn(3,1); 
 

1.3. 定位算法仿真结果

讲上述生成的仿真原始数据,加上漂移和噪声后,输入定位算法进行测试:

roll,pitch,yaw姿态&Vn速度&位置&轨迹

在这里插入图片描述
**姿态&位置误差 **
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


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