二维姿态图SLAM

简介：
二维姿态图SLAM是一种在二维空间中利用机器人或传感器的姿态信息进行同时定位与地图构建的技术方法。 在机器人技术领域，建立准确的环境地图一直是一个关键挑战，尤其是在缺乏外部参照系统（如GPS传感器）的情况下。这个问题通常被称为同时定位与建图问题。在这个项目中，我研究并演示了麻省理工学院航空与航天系Luca Carlone提供的数据集上的2D姿态图同时定位和制图优化方法，并未使用任何专有的Graph Slam库来实现这一目标。 由于姿态图SLAM可以分为前端（负责将原始传感器数据转换为节点及边）和后端（基于这些节点和边进行姿势优化的模块），本项目仅专注于解决后端优化问题。如需查看完整报告，请使用Python 3环境以及TensorFlow等工具创建该项目，并下载2D姿态图SLAM的数据集，或者确保您的自定义数据集符合相关要求。