jnz/INSLIB

解决的问题

INSLIB 提供了一种便携式、高精度的 3D 导航状态估计解决方案。它通过融合来自多种传感器（如 IMU、GNSS/GPS、气压计、磁力计）的数据，解决了准确追踪车辆位置、姿态和速度的问题，同时应对现实世界中的挑战，如传感器延迟、噪声和 GNSS 中断。

工作原理

该库使用一组卡尔曼滤波器（特别是鲁棒的 UDU/Bierman-Thornton 平方根滤波）来融合来自不同来源的测量值。它使用纯 C11 编写，以在嵌入式微控制器上实现最大可移植性和效率，避免堆分配和操作系统依赖。为确保精度，它包含传感器校准（偏置、比例和错位）工具，以及通过交叉相关垂直速度数据来估计 GNSS 延迟的方法。

适用人群

• 机器人和无人机开发者：构建无人机、自动驾驶车辆或航空航天系统，需要精确实时追踪的开发者。
• 嵌入式系统工程师：需要为裸机目标开发轻量级、WCET 友好型导航库的开发者。
• 数据分析师：对记录的飞行或驾驶数据进行后处理，以分析导航性能的研究人员。

主要亮点

• 航空航天级可靠性：测试覆盖率超过 90%，采用 MC/DC 测试并具备严格的可追溯性要求。
• 嵌入式优化：无堆或操作系统依赖，使用 32 位浮点数，避免对 64 位双精度硬件的需求。
• 鲁棒的传感器融合：支持多种输入，包括 Galileo HAS、RTK GNSS、磁力计以及零速度/零旋转更新。
• 全面的工具链：包含基于 Python 的 GUI，支持后处理、实时数据可视化和传感器校准。