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EKF SLAM和FastSLAM的介绍已提供。

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简介:
SLAM技术概述:EKF SLAM以及 FastSLAM 的介绍,两者都基于扩展卡尔曼滤波 (EKF) 算法来实现视觉里程计。 EKF SLAM 是一种经典的 SLAM 方法,它利用 EKF 来估计相机在三维空间中的位姿变化,从而构建环境地图。 FastSLAM 则是一种改进的 SLAM 方法,它通过将粒子滤波应用于每个特征点,从而提高了计算效率和鲁棒性。 简而言之,EKF SLAM 和 FastSLAM 都属于基于 EKF 的 SLAM 框架下的重要分支。

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  • SLAM入门:EKF SLAMFastSLAM概览
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    本篇介绍SLAM技术中的两大经典方法——EKF SLAM和FastSLAM。文章概述了这两种算法的基本原理、应用场景及各自优劣,适合初学者了解SLAM的基础知识。 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术旨在让机器人在未知环境中自主构建地图,并同时确定自身位置。EKF SLAM和FastSLAM是两种常见的SLAM算法。 EKF SLAM使用扩展卡尔曼滤波器来处理非线性问题,通过维护一个高维状态向量(包括机器人的位姿以及所有已知特征点的位置)来进行机器人定位与地图构建。这种方法在小规模环境中表现良好,但在大规模或动态变化的环境中计算复杂度较高。 FastSLAM算法利用贝叶斯滤波器来解决多假设问题,并通过分解概率分布为两部分:机器人路径和环境特征之间的关系;以及各独立特征点的位置估计。这样可以显著降低计算负担,在处理大量地标时具有明显优势,适用于大规模或动态变化的场景中。 两种方法各有优缺点,选择哪种算法取决于具体的应用需求和技术条件。
  • EKF-SLAMMATLAB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。
  • 利时其他语言编程(由利时).rar
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    本资源为和利时公司提供的多语言编程指南文件,内容涵盖多种编程语言的应用与实践技巧,适用于希望掌握不同编程语言的技术人员。 在自动化领域内,中国知名的解决方案提供商和利时提供了包括PLC(可编程逻辑控制器)、DCS(分布式控制系统)在内的多种产品,并支持使用多种编程语言来满足不同用户的需求及应用环境。 1. **ST语言基本操作(IF指令与CASE指令)** 结构化文本(ST)是IEC 61131-3标准定义的一种高级编程语言,类似于Pascal或C。在ST中,掌握和正确使用条件判断语句(IF)以及多分支选择结构(CASE),对于构建高效的控制逻辑至关重要。 2. **SFC语言基本操作** SFC(顺序功能图)是一种通过状态转移图来描述系统运行过程的图形化编程方式。每个状态代表一个任务或动作,而状态之间的转换则由特定事件触发。掌握创建和连接这些元素的基本技巧对于实现复杂的流程控制来说非常重要。 3. **ST语言基本操作(赋值指令与功能块调用)** 赋值是改变变量值的基础操作,在ST编程中不可或缺;同时通过使用预封装的功能块(FB),可以提高代码的模块化程度,增强其可读性和维护性。正确地学习如何进行赋值和调用这些复用组件对于提升整体编程能力非常关键。 4. **ST语言基本操作(FOR循环与WHILE循环指令)** 循环结构在控制程序流程中扮演着重要角色。其中,FOR循环适用于已知迭代次数的情况,而WHILE则更适合于需要根据特定条件重复执行的场景。掌握这两种类型的循环可以增强编程灵活性和效率。 综上所述,这些基础教程覆盖了和利时系统中的ST语言及SFC语言核心概念,包括但不限于条件判断、顺序控制机制、变量赋值以及循环结构等关键点。通过学习上述内容,用户能够更好地理解和运用该系统的编程技巧,并更有效地设计与实施自动化控制系统方案。这对于从事工业自动化领域的工程师和技术人员来说是一份宝贵的参考资料。
  • MATLAB中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-SLAMMATLAB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.
  • 《关于视觉SLAM》PPT课件.pptx
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    本PPT介绍了视觉同步定位与地图构建(Visual SLAM)的基本概念、关键技术及其应用领域,适合初学者入门学习。 《视觉SLAM介绍》PPT,《视觉SLAM介绍》课件,《视觉SLAM介绍》,这段文字介绍了关于视觉同步定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization and Mapping, 简称 Visual SLAM)的相关资料,包括用于教学或学习用途的演示文稿和课程讲义。这些材料旨在帮助读者理解如何通过计算机视觉技术实现机器人在未知环境中自主导航并建立环境模型的核心概念和技术细节。
  • 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。
  • 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。