GPS_IMU_Kalman_Filter
融合GPS/IMU/编码器，让定位更精准可靠
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 652
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.8+ 与 NumPy
- 带真值的多传感器数据集
安装与启动步骤
-
1拉代码看依赖
纯算法仓库，没有安装脚本，依赖要自己按 import 补齐。
-
2准备输入数据
GPS、IMU、编码器三路数据要有共同时间戳，这是最容易出错的一步。
-
3先跑离线回放
用一段已知轨迹的数据回放，看估计轨迹和真值的偏差是否收敛。
-
4调过程噪声矩阵
扩展卡尔曼的 Q 和 R 直接决定信任谁，先动 Q 再动 R，一次只改一个。
-
5换自己的数据复盘
把数据换成自己的采集，注意坐标系和单位要和代码里的假设一致。
如何确认成功
回放后估计轨迹与真值的均方误差随调参下降，且姿态角不发散
注意事项
- 代码里对坐标系和旋转顺序有隐含假设，接自己的数据前务必核对。
- 真值本身也有误差，别把差距全算成算法问题。
- 只做二维平面估计时三维接口要手动降维。
核心亮点
- 完整实现EKF融合流程，代码注释详细，适合学习组合导航原理
- 支持ROS节点，可直接接入现有自动驾驶或机器人系统
- 提供传感器噪声参数配置接口，便于针对不同硬件调优
不足之处
- 文档/社区待观察
- 未提供可视化工具或数据集，验证效果需自行搭建环境
适用场景
- 自动驾驶车辆的高精度定位
- 无人机或地面机器人的导航系统
- 组合导航算法教学与实验
替代项目
robot_localization、RTKLIB、GTSAM
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