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基于MATLAB与GAZEBO的激光SLAM仿真

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简介：
本研究基于MATLAB和Gazebo平台，探讨并实现了一种高效的激光SLAM（ simultaneous localization and mapping）算法，在复杂环境中进行机器人定位与地图构建。 【作品名称】：基于MATLAB和GAZEBO的激光SLAM仿真 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 Usage Matlab: Step1: setenv(ROS_MASTER_URI, http://UBUNTU-IP:11311); setenv(ROS_IP,PC-IP); Step2: rosinit Ubuntu 16.04 (kinetic): Step1: roscore Step2: roslaunch mrobot_laser_nav_gazebo.launch 注意：你需要在MATLAB和UBUNTU中设置 ROS_MASTER_URI 和 ROS_HOSTNAME。

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  • 基于MATLAB与GAZEBO的激光SLAM仿真
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    本研究基于MATLAB和Gazebo平台，探讨并实现了一种高效的激光SLAM（ simultaneous localization and mapping）算法，在复杂环境中进行机器人定位与地图构建。 【作品名称】：基于MATLAB和GAZEBO的激光SLAM仿真 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 Usage Matlab: Step1: setenv(ROS_MASTER_URI, http://UBUNTU-IP:11311); setenv(ROS_IP,PC-IP); Step2: rosinit Ubuntu 16.04 (kinetic): Step1: roscore Step2: roslaunch mrobot_laser_nav_gazebo.launch 注意：你需要在MATLAB和UBUNTU中设置 ROS_MASTER_URI 和 ROS_HOSTNAME。
     
  • 2D激光SLAM程序仿真_matlab_SLAM激光雷达_SLAM技术_激光SLAM
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    本项目基于MATLAB开发，运用2D激光SLAM算法进行机器人定位与地图构建的仿真研究。通过模拟激光雷达数据，实现同步定位与建图（SLAM）功能。 一个激光SLAM的MATLAB仿真程序，代码配有详细解释，非常有助于学习SLAM。
     
  • 基于MATLAB的调Q光纤激光器仿真Q.zip
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    本项目提供了一种使用MATLAB软件对调Q光纤激光器进行仿真的方法。文件内包含详细代码和参数设置，帮助用户深入理解调Q光纤激光器的工作原理与性能优化。 基于MATLAB的调Q光纤激光器模拟Q.zip包含了用于研究和分析调Q光纤激光器特性的相关文件。该资源提供了一个详细的模型来帮助用户理解这种类型的激光器的工作原理，并通过仿真来进行参数优化和性能评估。使用者可以利用这个工具包进行深入的研究或教学用途，以更好地掌握调Q技术及其在光纤激光领域的应用价值。
     
  • 基于MATLAB的视觉SLAM仿真
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    本研究基于MATLAB平台，开发了一套视觉同时定位与地图构建（SLAM）的仿真系统。通过该系统，能够高效地模拟和分析不同环境下的SLAM算法性能，为算法优化提供有力工具。 **视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）MATLAB仿真** 视觉SLAM是机器人领域中的关键技术之一。它涉及到了机器人在未知环境中的自我定位和构建地图的过程。在这个项目中，我们将利用MATLAB进行视觉SLAM的仿真。作为一款强大的数值计算与数据分析软件，MATLAB因其丰富的库函数以及直观的编程界面而成为复杂算法仿真的首选工具。 首先我们要理解的是SLAM的基本流程：传感器数据采集、特征提取、数据关联、状态估计和地图构建等步骤。在此次MATLAB仿真中，我们将重点关注基于激光雷达（LiDAR）的数据处理及卡尔曼滤波器的应用。 1. **激光雷达导航定位**： 激光雷达通过发射并接收反射的激光束来精确测量物体的距离与方向。这种技术能够生成点云图，在SLAM过程中为机器人的位置和环境建模提供数据基础。在MATLAB中，`lidarScan`函数可以模拟这一过程，并生成虚拟的激光雷达扫描数据。 2. **卡尔曼滤波实现**： 卡尔曼滤波是一种在线估计方法，特别适合处理带有噪声的数据。它通过融合来自多种传感器的信息（如激光雷达和惯性测量单元IMU），提供对机器人位置与姿态的最优估计。MATLAB中的`kalmanFilter`函数可以用来实施这一过程。 3. **利用点云数据检测路标**： 在未知环境中，机器人需要识别并跟踪特定特征或“路标”以进行精确定位。在此次仿真中，我们将使用点云数据来进行特征匹配，找出不同扫描之间的对应位置，并据此估计机器人的运动状态。这通常涉及到点云配准、特征提取（如边缘检测）和匹配算法（例如ICP算法）。 4. **MATLAB环境下的SLAM实现**： 在此次项目中，我们将利用MATLAB的内置优化工具箱与图像处理工具箱来实施SLAM各个模块的功能。具体来说，可以使用`fminunc`进行非线性最小二乘法拟合以找到最佳运动参数；用到`vision.HarrisCornerDetector`提取角点作为特征，并通过`pointCloud`类对点云数据进行分析和处理。 5. **仿真与可视化**： MATLAB拥有强大的图像展示功能，有助于我们直观理解SLAM算法的工作原理。例如，可以通过绘制3D点云图、轨迹图以及地图更新过程来观察到SLAM实时性能的表现情况。“视觉SLAM MATLAB仿真”项目将覆盖从数据采集、预处理、特征提取、状态估计直到地图构建的全流程。 通过这个项目的学习者不仅可以深入理解SLAM的基本概念，还能掌握如何在实际工程中运用MATLAB进行复杂算法的设计与验证。不断实践并优化迭代过程可以进一步提升对SLAM的理解和应用能力。
     
  • 基于MATLAB的视觉SLAM仿真
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    本研究利用MATLAB开发了一套视觉同时定位与地图构建（SLAM）仿真实验平台，旨在模拟和测试不同环境下的机器人自主导航算法性能。 模拟小车使用激光雷达进行导航定位，并通过卡尔曼滤波实现。激光雷达用于检测路标。
     
  • 基于MATLAB的激光中心线提取仿真
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    本研究运用MATLAB软件开发了用于模拟和分析激光中心线提取的技术方法，旨在提高精度与效率。通过算法优化，实现了对复杂背景中激光束的精准定位与追踪。 在MATLAB仿真中提取激光中心线的方法包括极值法、阈值法以及灰度重心法。这些方法各有特点，在不同应用场景下可以灵活选择使用。
     
  • 基于Matlab的单频激光倍频仿真.rar
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    本资源为基于Matlab平台的单频激光倍频过程的数值模拟研究，通过仿真分析不同参数对倍频效率的影响。 激光形成的简述 无论什么样的激光器都必须在谐振腔内产生激光。一方面是不断给谐振腔充能，另一方面是使用光子去诱发一个同频率的光子产生，此后越来越多的同频同相位的光子会在激光器的谐振腔内往复运动，进而使激光的能量越来越大，并选择某一瞬间释放这股能量，这就是我们所看到的激光。 因此，激光的能量分布（术语称之为横模模式）会受到谐振腔的影响而发生变化。 程序 下面两个程序用简单的方法实现仿真。算法的时间复杂度极高且没有在编程技巧上进行改进，所以需要运行较长时间。最后我改进了编程技巧以加速程序运行速度。最初编写这类仿真的时候使用的是MATLAB，然而离开学校后由于高昂的价格无法继续使用该软件。因此现在改用Python来补充这些程序。
     
  • 基于MATLAB的激光圆孔衍射仿真程序
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    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的激光圆孔衍射仿真软件。该程序能够高效地模拟和分析不同条件下激光通过圆形小孔产生的衍射图样，为光学实验与理论研究提供有力工具。 关于激光束通过圆孔衍射的传输程序，希望对大家有所帮助。
     
  • A-LOAM激光SLAM
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    A-LOAM是一种先进的激光SLAM算法，通过利用ICP快速收敛特性与LOAM精确特征提取相结合，实现高精度、实时性的三维环境建图和定位。 A-LOAM是由香港科技大学及华为天才少年秦通博士对张绩的LOAM框架进行优化的一个激光SLAM框架。作为学习激光SLAM的基础工具，A-LOAM具有良好的代码可读性和清晰的设计思路，非常适合初学者研究和理解。该框架使用Eigen以及Ceres-Solver重构原始LOAM，在保持算法原理不变的前提下进行了代码优化，使其更加简洁易懂。 LOAM主要包含两个模块：Lidar Odometry（利用激光雷达计算两次扫描之间的位姿变换）与Lidar Mapping（基于多次扫描结果构建地图并细化位姿轨迹）。由于Mapping部分的计算量较大，其运行频率较低（1Hz），主要用于校准和优化Odometry过程中产生的轨迹。
     
  • 激光焊接的MATLAB仿真.docx
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    本文档探讨了利用MATLAB软件进行激光焊接过程的数值仿真的方法与技术。通过详细的数学建模和算法实现，该研究为理解和优化激光焊接工艺提供了有效的分析工具。 激光焊接MATLAB仿真源程序及代码