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Matlab中的EKF SLAM代码

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简介：
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.

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  • 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。
     
  • 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.
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的EKF-SLAM仿真 - edge源代码
    优质
    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。
     
  • EKF-SLAM算法代码
    优质
    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 2D SLAM代码：基于均方误差的实现
    优质
    本代码实现了二维环境下SLAM问题的EKF（扩展卡尔曼滤波）算法，并通过最小化均方误差优化了状态估计。适用于机器人自主导航研究。 在使用MATLAB进行EKF-2D-SLAM的过程中，在运动更新阶段固定点坐标不变的情况下，只需要根据运动方程来更新位置(x, y)、方向角(α)及其协方差与互协方差即可。 当观测到已有的固定点时，依次对这些特征点信息执行扩展卡尔曼滤波（EKF）的更新步骤。若在这一过程中发现新的未被观测过的固定点，则需要进行状态增广。通过逆观测方程和新获取的测量数据来推断新增加的状态变量及其协方差，并将它们合并到系统的整体状态向量与协方差矩阵中。 整个SLAM算法的核心代码位于名为slam.m的主文件内，直接运行该脚本即可执行完整的实验流程。关于此项目的详细说明和理论依据可以在项目文档夹中的PDF文件里找到；需要注意的是，这些公式可能存在一些笔误或排版错误，请参考最新的更新版本以获取最准确的内容。 此外，在传感器探测范围内路标点首次被添加到系统状态时会触发一次初始的状态增广过程。随着更多数据的积累和处理，这种增广操作将会持续进行直到所有可能的新固定点都被加入进来为止。在2020年2月21日之后的一次更新中，我们还增加了轨迹显示功能以帮助更好地理解算法运行情况，并对原有代码进行了重构优化。
     
  • SLAM入门：EKF SLAM与FastSLAM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。