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EKF-SLAM算法代码

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简介：
这段简介是关于EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波 simultaneous localization and mapping）算法的实现代码。它帮助机器人在未知环境中进行定位和建图。 EKF-SLAM算法已测试完毕，可以直接使用，并附有地图。

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  • EKF-SLAM算法代码
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    这段简介是关于EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波 simultaneous localization and mapping）算法的实现代码。它帮助机器人在未知环境中进行定位和建图。 EKF-SLAM算法已测试完毕，可以直接使用，并附有地图。
     
  • EKF-SLAM的MATLAB代码
    优质
    本项目提供基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的同步定位与地图构建(SLAM)算法在MATLAB环境下的实现代码，适用于机器人路径规划和自主导航研究。 在MATLAB中使用扩展卡尔曼算法实现SLAM，并能显示运动轨迹和误差。
     
  • MATLAB中的EKF-SLAM代码
    优质
    本代码实现基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的同步定位与地图构建(SLAM)算法在MATLAB环境下的仿真模拟，适用于机器人导航研究。 在MATLAB中使用扩展卡尔曼算法实现SLAM可以显示运动轨迹和误差。
     
  • EKF-SLAM的MATLAB代码.zip
    优质
    该压缩包包含基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的同步定位与地图构建（SLAM）算法的MATLAB实现代码，适用于机器人导航和自主系统研究。 在MATLAB中使用扩展卡尔曼算法实现SLAM，并能显示运动轨迹和误差。满足大家的基本要求，欢迎大家下载。
     
  • EKF SLAM 示例代码（Matlab）
    优质
    本示例代码采用Matlab实现扩展卡尔曼滤波（EKF）在 simultaneous localization and mapping (SLAM) 问题中的应用，适合初学者学习和理解EKF-SLAM原理。 基于EKF的机器人SLAM算法在MATLAB环境下进行了仿真，并参考了国外专家编写的MATLAB原代码。
     
  • Matlab中的EKF SLAM代码
    优质
    本代码实现基于Matlab的EKF SLAM算法，适用于机器人同时定位与地图构建，包含状态估计和数据关联等关键步骤。 A simple but elegant LIDAR-based EKF SLAM MATLAB code.
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法(EKF-SLAM)
    优质
    EKF-SLAM是一种利用扩展卡尔曼滤波技术实现同时定位与地图构建的算法，在机器人领域广泛应用。 该程序是EKF SLAM的MATLAB实现，包含了环境构建和小车运动控制的部分。
     
  • MATLAB中的EKF-SLAM仿真 - edge源代码
    优质
    本项目提供MATLAB实现的EKF-SLAM（边缘）算法的完整源码。通过模拟机器人在未知环境中的探索与定位，演示如何利用传感器数据进行地图构建和状态估计。适合于学习SLAM技术的研究者使用。 MATLAB中的SLAM模拟器使用图形界面进行可视化，并允许手动绘制房间和障碍物。该软件由JaiJuneja编写并开发，是牛津大学工程科学系本科项目的一部分。 请出于个人或研究目的自由地使用、修改和分发此软件，并注明作者身份及包含版权信息。其中部分代码从其他软件改编而来，具体如下： 雅各布变换的代码改编自琼·索拉（）的SLAM课程。 doICP.m中的ICP算法改编自AjmalSaeedMian编写的代码。 未修改的任何第三方代码都在文件夹3rd-party中指示。导航到根文件夹并运行setup.m，GUI将自动打开。在根目录下有许多预设地图保存为.mat文件，可以加载这些地图或创建自己的地图。准备就绪后点击“执行SLAM模拟”，生成的网格图可另存为.mat文件（及分辨率）或.tiff图像中的矩阵形式。
     
  • SLAM入门：EKF SLAM与FastSLAM概览
    优质
    本篇介绍SLAM技术中的两大经典方法——EKF SLAM和FastSLAM。文章概述了这两种算法的基本原理、应用场景及各自优劣，适合初学者了解SLAM的基础知识。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术旨在让机器人在未知环境中自主构建地图，并同时确定自身位置。EKF SLAM和FastSLAM是两种常见的SLAM算法。 EKF SLAM使用扩展卡尔曼滤波器来处理非线性问题，通过维护一个高维状态向量（包括机器人的位姿以及所有已知特征点的位置）来进行机器人定位与地图构建。这种方法在小规模环境中表现良好，但在大规模或动态变化的环境中计算复杂度较高。 FastSLAM算法利用贝叶斯滤波器来解决多假设问题，并通过分解概率分布为两部分：机器人路径和环境特征之间的关系；以及各独立特征点的位置估计。这样可以显著降低计算负担，在处理大量地标时具有明显优势，适用于大规模或动态变化的场景中。 两种方法各有优缺点，选择哪种算法取决于具体的应用需求和技术条件。