SLAM算法及相关文档

简介：
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是指机器人在未知环境中通过传感器数据同时完成定位和地图构建的技术。本文档深入探讨了SLAM的基本原理、常用方法及最新进展，适用于科研人员与工程师参考学习。 SLAM地图构建与定位算法包含卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序文档合集（共37篇），以及基于MATLAB的源代码。此外，还有一个国外开发的单目视觉SLAM程序，使用角点检测技术，并在VS2003平台上进行开发。该程序包设计了一个利用Visual C++编写的基于EKF的SLAM仿真器。Joan Solà编写了有关数据关联的SLAM算法文档，提供了一套6自由度扩展卡尔曼滤波slam算法工具包。实时定位与建图（SLAM）使用激光传感器采集周围环境信息，并通过概率机器人方法利用卡尔曼滤波器实现地图创建和实时定位功能。此外，还介绍了一个新的机器人地图创建算法DP-SLAM及其源程序。