学 Simulink：实时系统与嵌入式部署类场景ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块

目录

ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块

场景目标

✅ 准备工作

软件安装：

硬件准备（可选）：

步骤详解

第一步：创建 Simulink 模型并配置 ROS 支持

启用 ROS 工具箱支持：

第二步：添加 ROS 输入接口（接收传感器数据）

使用 Subscribe 模块接收 ROS Topic 数据：

第三步：设计滤波与信号预处理模块

方法一：IMU 数据滤波（加速度 + 角速度）

方法二：卡尔曼滤波器（Kalman Filter）融合多传感器数据

示例：融合 IMU 与 GPS 进行位置估计

第四步：实现多传感器融合算法（如 EKF、UKF）

方法一：使用 Extended Kalman Filter Block（推荐入门）

第五步：发布融合结果回 ROS 系统

使用 Publish 模块发布 ROS Topic 数据：

第六步：运行联合仿真并调试

流程如下：

第七步：导出 C/C++ 代码并部署（可选）

使用 Embedded Coder 生成嵌入式代码：

结果分析与优化建议

总结

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手把手教你学 Simulink：实时系统与嵌入式部署类场景

ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块

在机器人、自动驾驶、无人机、智能物流等应用中，多传感器数据融合是实现高精度感知与定位的关键技术。ROS（Robot Operating System） 提供了标准化的通信机制和丰富的算法库，而 Simulink 则提供了强大的建模、仿真与代码生