MATLAB代码-EECS568_final:基于KITTI数据集的InEKF定位与语义地图构建视频图
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简介：
本项目使用MATLAB实现了一种结合了InEKF（迭代后端滤波）技术的定位方法，并在KITTI数据集上进行了验证，同时构建了详细的语义地图。该项目为EECS568课程最终作业的一部分，展示了先进的机器人导航与计算机视觉技术集成应用。
视频图MATLAB代码：KITTI数据集上的InEKF本地化与语义映射
这是我们为EECS568课程《移动机器人：方法和算法》的最终项目，该项目在KITTI数据集上实现了InEKF（左不变扩展卡尔曼滤波器）定位及语义地图构建。您可以观看我们程序的演示视频来了解如何使用该代码进行定位与建图。
要获取我们的最终报告，请访问相应的文件或页面。
以下说明将帮助您在本地计算机上运行本项目：
1. 左InEKF本地化
运行本地化程序前，首先需要通过编辑`InEKF_Main.m`脚本来指定输入数据集的文件夹名称。例如，在使用数据集0009时，请按照如下方式修改第5行代码：
```matlab
filename = 2011_09_26_drive_0079_sync;
```
之后，只需运行`InEKF_Main.m`脚本即可生成在SE(3)中表示的位姿，并将其保存为`.txt`文件中的向量。输出文件名为“poses.txt”，并在其后附加数据集名称。
例如：对于2011_09_26_drive_0079_sync，结果将存储于一个名叫poses.2011_09_26_drive_0079_sync.txt的文本段落件中。
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