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EKF SLAM 示例代码（Matlab）

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简介：
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。

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  • EKF SLAM 示例代码（Matlab）
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    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。
     
  • EKF-SLAM的MATLAB代码
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    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
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    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
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    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
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    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.
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的EKF-SLAM仿真 - edge源代码
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    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。
     
  • MATLAB的SLAM代码-Python-Drexel-SLAM：来自Drexel大学的Python公共SLAM示例
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    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。
     
  • MATLAB中的SLAM代码-EKFSLAM：简易EKFSLAM示例
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    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。