Advertisement

MATLAB的SLAM代码-Python-Drexel-SLAM：来自Drexel大学的Python公共SLAM示例

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段代码库提供了由Drexel大学开发的一系列开源Python脚本，用于解决同步定位与地图构建（SLAM）问题，并兼容MATLAB环境。 这段代码实现了德雷塞尔大学在线同步定位与映射(SLAM)讲座的最终作业内容。它使用扩展卡尔曼滤波器来实现SLAM功能，尽管这不是当前最先进的技术，但具有教育意义。 要运行此代码，请先安装Scipy和Matplotlib库。然后下载名为“作业4的Matlab模板”的Matlab代码模板，并获取其中包含的数据集文件beac_juan3.mat和data_set.mat。将这些文件复制到与存储库相同的文件夹中，之后可以运行slam.py脚本进行测试。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB的SLAM代码-Python-Drexel-SLAM：来自Drexel大学的Python公共SLAM示例
    优质
    这段代码库提供了由Drexel大学开发的一系列开源Python脚本，用于解决同步定位与地图构建（SLAM）问题，并兼容MATLAB环境。 这段代码实现了德雷塞尔大学在线同步定位与映射(SLAM)讲座的最终作业内容。它使用扩展卡尔曼滤波器来实现SLAM功能，尽管这不是当前最先进的技术，但具有教育意义。 要运行此代码，请先安装Scipy和Matplotlib库。然后下载名为“作业4的Matlab模板”的Matlab代码模板，并获取其中包含的数据集文件beac_juan3.mat和data_set.mat。将这些文件复制到与存储库相同的文件夹中，之后可以运行slam.py脚本进行测试。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的SLAM代码-Graph-SLAM-MATLAB：用MATLAB实现SLAM地图构建
    优质
    该资源提供了一套基于MATLAB的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)算法实现，具体采用了图优化方法(Graph SLAM)，适用于学习和研究机器人自主定位与地图构建技术。 在使用MATLAB代码进行SLAM（同时定位与地图构建）的过程中，我首先放置了一些任意距离以使图SLAM开始运行。根据初始绘图结果，我发现需要对这些距离进行调整以便更准确地反映实际位置。 为了优化这一过程，我对所有度量因素的协方差进行了设定，并且保持了它们不变：对于地标测量的距离因子设置为1厘米的协方差（因为我明确地犯了一些错误，在测量中没有精确到毫米），而对于角度则设定了10度的协方差。运动的因素同样保留课堂上所设定的值，即x轴和y轴方向上的移动误差分别为10厘米，而转向角误差为2°。 调整后的结果显示出一些不理想的情况：状态2的位置与预期位置有所偏差；测量6显示了一种小范围内的协方差变化，这使得系统能够缩小其最终定位到一个较为合理的位置。同时观察到运动因子在x和y方向上的协方差非常大（10厘米），这意味着可能存在较大的不确定性。 为了进一步改善地图的拟合度，我将距离测量8和9的距离协方差调整为3厘米。这是因为，在较远距离的情况下，更有可能出现较高的误差值。通过这些调整后，图SLAM的结果更加接近实际环境中的真实情况。
     
  • 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SLAM代码-EKFSLAM：简易EKFSLAM示例
    优质
    本项目提供了一个简易的EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波同时定位与地图构建）示例代码，使用MATLAB实现。适合初学者学习理解EKF-SLAM算法原理和应用。 MATLAB中的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）代码主要用于实现机器人或自主系统在未知环境中同时进行定位和地图构建的功能。这类代码通常包括传感器数据处理、滤波算法应用以及路径规划等关键部分，旨在提高系统的自主性和适应性。 对于初学者来说，理解和编写MATLAB的SLAM代码可能需要一些基础性的知识准备，例如熟悉机器人学的基本原理、掌握概率论与统计方法的应用技巧，还有就是对编程语言本身的熟练运用。此外，在研究和开发过程中，参考相关的学术论文和技术文档也是十分必要的。 在实际应用中，开发者可以根据具体需求选择合适的算法框架（如EKF SLAM, FastSLAM等），并在此基础上进行适当的优化或创新以满足特定场景下的性能要求。
     
  • 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。
     
  • 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.
     
  • MATLAB的SLAM代码-RATSLAM：来自code.google.com/p/ratslam的自动导出版本
    优质
    这段简介可以描述为：RATSLAM是一个源自code.google.com/p/ratslam的MATLAB实现，提供了一个自动化的SLAM（ simultaneous localization and mapping ，即时定位与地图构建）代码库，适用于机器人研究和开发。 Matlab的SLAM代码是从大鼠SLAM项目导出并进行了修改，主要修复了cv_bridge依赖项的问题。该代码实现了/ExperienceMap/GetDistance服务功能，接受两个ID作为输入，并返回时间距离信息。同时，在/ExperienceMap/SubGoal主题上发布sub_goal的距离和方向数据，目标顺序颠倒并且采用了LILO（后进先出）而非FIFO（先进先出）。此外还限制了ExperienceMap的大小。 这些修改基于master分支上的原始自述文件进行。RatSLAM lite 的C/C++/MATLAB版本由David Ball博士和Scott Heath先生编写，版权归属于2011年。该程序根据GNU GPL条款作为自由软件发布，并且有关完整详细信息可以在license.txt中查阅。 关于引用作品：D. Ball、S. Heath、M. Milford、G.Wyeth 和 J.Wiles, A Navigating Rat Animat, 人工生命，2010年。所有参数设置都应在config.txt文件中完成。该程序已在Windows7和Ubuntu系统上进行过测试。
     
  • 视觉SLAM的代码
    优质
    这段简介可以描述为：视觉SLAM的代码提供了基于计算机视觉技术进行同时定位与地图构建（SLAM）的核心算法实现，适用于机器人导航和增强现实等领域。 视觉SLAM是计算机视觉领域的一个分支，涉及的知识点繁多且复杂。对于初学者来说，直接从基础理论开始学习可能会感到非常困难。我认为一本好的SLAM书籍应该首先清晰地介绍SLAM系统的职责和经典结构，然后详细讲解各个经典SLAM系统中的重要组件及其相关知识点，并提供代码实例帮助读者更好地理解与实践。