文章目录一、核心工具箱1. PSINS（高精度捷联惯导系统算法工具箱）2. GINav3. NaveGo4. MATLAB-Groves5. KF-GINS-Matlab6. GNSS/MEMS-INS深组合代码7. GPS/INS位置级组合导航仿真工程二、三种组合架构原理对比三、项目对比汇总四、选择建议以下是基于MATLAB的主流开源卫惯组合导航算法项目的系统总结，涵盖代码链接、核心原理介绍及适用场景。一、核心工具箱1. PSINS（高精度捷联惯导系统算法工具箱）代码链接：www.psins.org.cn（官网下载）或通过官方QQ群（468195931）获取简介：PSINS由西北工业大学自动化学院严恭敏教授团队开发，Matlab C++核心代码全部开源，同时提供丰富的惯导原始数据和相关学习资料。工具箱集成了500多个核心算法及库函数，涵盖惯性传感器数据分析、惯组标定、初始对准、惯导AVP更新解算及组合导航Kalman滤波等功能。组合导航原理：PSINS采用误差状态卡尔曼滤波（ESKF）架构，估计的是导航参数的误差而非参数本身，这种设计能有效处理非线性问题。松组合导航的核心在于有效融合SINS和GPS数据，通过状态空间模型、状态转移矩阵Φ、量测矩阵H以及噪声协方差矩阵Q和R构建完整的Kalman滤波框架。PSINS支持三种典型的状态模型：状态模型 包含的误差状态量 典型应用场景153模型 姿态误差(3)、速度误差(3)、位置误差(3)、陀螺零偏(3)、加速度计零偏(3) 基础组合导航186模型 153模型 + 杆臂效应(3) 存在安装偏差的场景193模型 186模型 + 时间同步误差(1) 存在时间不同步的场景这些状态模