为了供GNSS/INS组合导航初学者使用，我们团队前期开源了基于扩展卡尔曼滤波的GNSS/INS松组合代码KF-GINS。虽然KF-GINS只实现了经典的GNSS/INS松组合导航解算，适合初学者学习理解组合导航算法，但是作为一套基于C++的组合导航软件，KF-GINS在代码调试和修改扩展方面对初学者仍有一定的挑战。因此，我们开源一套基于Matlab实现的组合导航软件 KF-GINS-Matlab，作为KF-GINS的Matlab版本，更适合于组合导航教学实验和初学者入门。KF-GINS-Matlab已上传到GitHub，可通过以下链接获取：

https://github.com/i2Nav-WHU/KF-GINS-Matlab

除了实现Matlab版的KF-GINS外，KF-GINS-Matlab还增加了GNSS速度修正算法，并添加了ODO/NHC更新的框架。(注意：ODO/NHC观测更新的部分并没有完整实现，ODO比例因子误差也没有增广。欢迎大家根据文档中的算法自己填上，作为一种练习。)KF-GINS-Matlab的框图如图所示：

图1. KF-GINS-Matlab框图（*ODO/NHC更新未完整实现）

我们这套开源代码中如有错误之处和意见建议，请各位同行不吝赐教。团队的开源算法交流QQ群：i2Nav多源融合定位算法交流(481173293)。

配套的不同精度等级IMU的组合导航测试数据集可通过如下链接获取：

https://github.com/i2Nav-WHU/awesome-gins-datasets

前期开源的C++实现的基于扩展卡尔曼滤波的组合导航代码可通过如下链接获取：

https://github.com/i2Nav-WHU/KF-GINS

前期开源的C++实现的基于优化的组合导航代码可通过如下链接获取：

https://github.com/i2Nav-WHU/OB_GINS

相关文档和视频：

[1] 牛小骥, 陈起金, “惯性导航原理与GNSS/INS组合导航课程讲义”, 武汉大学多源智能导航实验室, 2022.

http://www.i2nav.com/index/newListDetail_zw.do?newskind_id=13a8654e060c40c69e5f3d4c13069078&newsinfo_id=40f3c65b158742c099ba3b600c983aa1

[2] 牛小骥, 陈起金, “惯性导航原理与GNSS/INS组合导航课程视频”, 武汉大学多源智能导航实验室, 2022.

https://www.bilibili.com/video/BV1na411Z7rQ?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=a417ebe0768fc96919fe8e34c55ed591

[3] X. Niu, Q. Zhang, L. Gong, C. Liu, H. Zhang, C. Shi, J. Wang and M. Coleman (2014). "Development and evaluation of GNSS/INS data processing software for position and orientation systems." Survey Review 2014; 47(341), 87-98.

[4] E.-H. Shin, “Estimation techniques for low-cost inertial navigation,” Ph.D., University of Calgary, Calgary, 2005.