【MATLAB】无人机GPS/INS组合导航滤波仿真一、引言无人机自主飞行的核心前提是高精度、高可靠的导航定位信息，导航系统的稳定性直接决定无人机航迹跟踪精度、编队协同效果与作业任务成功率。目前无人机主流导航方式分为惯性导航（INS）与卫星定位导航（GPS）两类，两类导航方式具备互补的工作特性，单独使用均存在明显的技术短板，无法满足复杂低空飞行的高精度导航需求。惯性导航系统依托惯性测量单元采集加速度与角速度数据，通过积分解算得到位置、速度与姿态信息，具备短时定位精度高、更新频率快、完全自主无外源依赖、抗干扰能力强的优势。但INS存在固有误差累积缺陷，加速度计、陀螺仪的零偏噪声会随飞行时间持续积累，长期飞行会出现定位漂移、姿态失准的问题，无法实现长时间高精度独立导航。GPS卫星导航依托卫星信号实现绝对定位，不存在误差累积问题，长期定位精度稳定，但导航更新频率低、动态响应滞后，且极易受楼宇遮挡、山体遮挡、电磁干扰影响，易出现信号失锁、定位跳变、数据失效等问题，复杂空域适配性极差。GPS/INS组合导航技术可融合两类导航系统的优势，弥补单一导航方式的缺陷，通过滤波算法实现两类导航数据的最优融合。利用INS高频动态数据弥补GPS更新滞后的问题，利用GPS绝对定位信息修正INS累积漂移误差，同时借助滤波算法抑制传感器噪声、剔除异常定位数据，实现高精度、高动态、高可靠、无累积误差的连续导航输出，是目前无人机自主导航的主流技术方案。针对单一INS误差累积、GPS抗扰性差、定位不稳定的工程痛点，本文开展无人机GPS/INS组合导航滤波技术研究。构建无人机惯性导航解算模型与GPS观测模型，设计基于卡尔曼滤波的组合导航融合算法，实现多源导航数据最优融合。基于MATLAB搭建完整组合导航仿真平台，模拟常态飞行、噪声干扰、信号弱扰动等多工况，