基于嵌入式处理器的惯导系统数据采集与处理的中期报告中期报告：1.研究背景和目的随着惯性导航技术的发展，在空气、地面和水下等多种应用场景中越来越多地使用惯性传感器进行定位、导航和控制。由于惯性传感器的特性，其测量信号存在漂移、噪声等问题，需要进行精确的数据处理，才能实现高精度的定位和姿态估计。本项目旨在通过研究基于嵌入式处理器的惯性导航系统的数据采集与处理方案，实现惯性导航的数据处理和定位控制。2.已完成工作（1）研究了惯性传感器的原理、特点和误差模型，分析了传感器观测数据的性质和误差来源。（2）了解了目前常用的惯性导航算法，如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等，分析了算法的优缺点。（3）调研了当前嵌入式处理器的种类和性能，选定了适合本项目需求的处理器。（4）完成了数据采集和预处理程序的设计和开发，包括传感器数据采集、滤波、校准和坐标系变换等。（5）设计了基于卡尔曼滤波的定位与姿态估计算法，并实现了算法的软件模拟。（6）进行了实验验证，分析了算法的性能和精度。3.下一步工作计划（1）优化算法的实现，提高算法的精度和效率。（2）将算法应用到硬件平台中，并进行系统级测试和评估。（3）进一步完善项目报告，撰写成果论文。4.参考文献[1]邹洁,马均峰,王伟,等.惯性导航系统现状及应用[J].哈尔滨工程大学学报,2016,37(3):325-332.[2]陈昆,苏波,周东海.基于卡尔曼滤波与惯性导航的车载定位系统设计[J].自动化学报,2006,32(5):697-703.[3]吴汇波,许云星,祁建中.基于MEMS惯性传感器的定位与导航算法综述[J].微电子学与计算机,2014,31(2):81-87.[4]李阳,杨威,涂军.嵌入式ARM系统在惯性导航中的应用[J].控制工程,2011,18(3):255-258.