1. 项目背景与核心需求
在机器人导航、自动驾驶和无人机控制等领域，多传感器融合定位一直是核心技术难点。单纯依赖GPS定位存在信号遮挡、更新频率低等问题，而仅用IMU（惯性测量单元）又会导致误差累积。将两者通过扩展卡尔曼滤波（EKF）融合，成为工业界公认的高性价比解决方案。
这个项目的核心目标，是将学术界常用的Matlab仿真方案，转化为实际可部署的C++代码。Matlab环境下验证的位姿状态方程和EKF算法，需要经过以下关键改造：
- 矩阵运算从Matlab内置函数转为Eigen/C++实现
- 时序控制从脚本式执行改为实时触发机制
- 数据接口从仿真数据替换为实际硬件驱动
- 计算效率优化以满足实时性要求
提示：实际工程中最大的挑战不是算法移植本身，而是处理硬件通信延迟、传感器异步触发、内存管理等Matlab环境下不会暴露的问题。
2. 系统架构设计
2.1 传感器特性分析
IMU部分：
- 典型参数：BMI088 6轴IMU，加速度计量程±16g，陀螺仪±2000°/s
- 数据特点：高频（200Hz）、含噪声和零偏，需标定补偿
- 关键误差源：
math复制ω_{meas} = ω_{true} + b_g + n_g a_{meas} = a_{true} + b_a + n_a
GPS部分：
- 典型设备：Ublox M8N模块，5Hz更新率
- 数据特点：低频、绝对位置但含多路径误差
- 可用性检测指标：
- HDOP < 1.5 (理想)
- 卫星数 ≥ 6
2.2 融合策略设计
采用松耦合融合方案（Loosely Coupled）：
code复制IMU → 机械编排 → 预测步 → EKF → 修正步 ← GPS
预测频率200Hz，修正频率5Hz，通过时间对齐解决异步问题。
3. 位姿状态方程实现
3.1 状态量定义
15维状态向量：
code复制X = [p_x, p_y, p_z, // 位置
v_x, v_y, v_z, // 速度
q_w, q_x, q_y, q_z, // 四元数姿态
b_ax, b_ay, b_az, // 加速度计零偏