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MATLAB与Excel数据导入- SLAM-AirSim: 利用AirSim及MATLAB进行SLAM实现

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简介：
本项目介绍如何利用MATLAB和AirSim平台进行同时定位与地图构建（SLAM）研究，涵盖从Excel数据导入到算法实现的全流程。 在使用AirSim和MATLAB实现SLAM（同时定位与地图构建）的过程中，您需要采用“corridor.py”代码，并从中提取必要的代码片段来收集Lidar数据并将其存储在一个包含多张工作表的Excel文件中。接下来，在Matlab导航工具箱中导入这些Excel数据，并执行姿势图优化。 如果您使用的是离线MATLAB版本，请先安装NavigationToolBox，然后运行2D离线SLAM示例，并调整参数以适应您的地图构建（AIRSIM）环境。作为替代方案，您可以直接导入“lidarloader.mlx”，并利用MATLAB导航工具箱中的参数进行操作。

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  • MATLAB与Excel数据导入- SLAM-AirSim: 利用AirSim及MATLAB进行SLAM实现
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    本项目介绍如何利用MATLAB和AirSim平台进行同时定位与地图构建（SLAM）研究，涵盖从Excel数据导入到算法实现的全流程。 在使用AirSim和MATLAB实现SLAM（同时定位与地图构建）的过程中，您需要采用“corridor.py”代码，并从中提取必要的代码片段来收集Lidar数据并将其存储在一个包含多张工作表的Excel文件中。接下来，在Matlab导航工具箱中导入这些Excel数据，并执行姿势图优化。 如果您使用的是离线MATLAB版本，请先安装NavigationToolBox，然后运行2D离线SLAM示例，并调整参数以适应您的地图构建（AIRSIM）环境。作为替代方案，您可以直接导入“lidarloader.mlx”，并利用MATLAB导航工具箱中的参数进行操作。
     
  • 利用MATLAB进行SLAM仿真的研究
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    本研究聚焦于使用MATLAB平台开展同步定位与地图构建（SLAM）技术的仿真工作，旨在探索高效的算法实现和优化策略。 SLAM的MATLAB仿真器采用基于卡尔曼滤波器和迭代卡尔曼滤波器的算法，并且经过测试证明是可用的。
     
  • 基于MATLAB的SLAM代码-Graph-SLAM-MATLAB：用MATLAB实现SLAM地图构建
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    该资源提供了一套基于MATLAB的Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)算法实现，具体采用了图优化方法(Graph SLAM)，适用于学习和研究机器人自主定位与地图构建技术。 在使用MATLAB代码进行SLAM（同时定位与地图构建）的过程中，我首先放置了一些任意距离以使图SLAM开始运行。根据初始绘图结果，我发现需要对这些距离进行调整以便更准确地反映实际位置。 为了优化这一过程，我对所有度量因素的协方差进行了设定，并且保持了它们不变：对于地标测量的距离因子设置为1厘米的协方差（因为我明确地犯了一些错误，在测量中没有精确到毫米），而对于角度则设定了10度的协方差。运动的因素同样保留课堂上所设定的值，即x轴和y轴方向上的移动误差分别为10厘米，而转向角误差为2°。 调整后的结果显示出一些不理想的情况：状态2的位置与预期位置有所偏差；测量6显示了一种小范围内的协方差变化，这使得系统能够缩小其最终定位到一个较为合理的位置。同时观察到运动因子在x和y方向上的协方差非常大（10厘米），这意味着可能存在较大的不确定性。 为了进一步改善地图的拟合度，我将距离测量8和9的距离协方差调整为3厘米。这是因为，在较远距离的情况下，更有可能出现较高的误差值。通过这些调整后，图SLAM的结果更加接近实际环境中的真实情况。
     
  • 利用Excel进行数据库的导入与导出
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    本课程将指导学员掌握如何高效地使用Excel软件从各种来源导入数据，并将其转换成便于管理的数据库格式，同时教授如何将整理好的数据库信息导出到不同文件类型中。 本程序使用Excel实现数据库的导入导出功能，数据库连接字符存储在link.ini文件中，可以自行进行修改。此外，该程序采用了第三方的alpha控件。
     
  • SLAM-MATLAB-code.zip_EKF_QXDK_fastslam_matlab_SLAM与Matlab
    优质
    该资源包提供了一系列基于Matlab实现的SLAM算法代码，包括EKF SLAM和FastSLAM等经典方法，适用于机器人定位与地图构建的研究及学习。 SLAM的仿真使用MATLAB语言进行，包括EKF、FastSLAM。
     
  • 利用C#实现Excel数据导入
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    本文章详细介绍如何使用C#编程语言高效地将外部数据导入到Microsoft Excel中，涵盖必要的库引用、代码示例及常见问题解决。适合需要自动化处理大量数据的专业人士参考学习。 利用泛型可以很方便地使用通用方法导入实体类的数据。
     
  • 利用Java进行Excel的导入与导出
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    本教程详细介绍如何使用Java编程语言实现对Excel文件的数据导入和导出功能，涵盖常用库的选择、操作步骤及代码示例。 Excel源代码包括两个主要类：用于导出的ExcelCreate.java以及用于导入的ExcelRead.java。在实现这些功能时，使用了Apache POI库中的三个核心jar包：poi-3.6-20091214.jar、poi-contrib-3.6-20091214.jar和poi-scratchpad-3.6-20091214.jar。 在ExcelRead.java文件中，有两个导入方法。第一个是`public void importExcel(String file)`，其中file参数指定了要读取的文件路径；第二个方法为`public void importExcel(File file)`，用于以File对象的形式指定并读取文件。
     
  • 利用RGB-D相机的数据进行SLAM算法研究
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    本研究聚焦于基于RGB-D相机的SLAM（同步定位与建图）技术，旨在通过结合深度信息和颜色数据来提升机器人或自主系统在复杂环境中的实时定位与地图构建能力。 本段落提出了一种基于RGB-D相机数据的机器人同步定位与地图构建（SLAM）算法方案，实现了室内环境三维稠密点云地图的快速构建。首先在RGB图中提取均匀化的ORB特征，并采用暴力匹配方式结合随机采样一致性（RANSAC）算法得到优化后的匹配结果；接着利用PnP方法求解连续帧之间的相机位姿变换关系，并通过非线性优化方法进一步优化该位姿变换矩阵，同时选择关键帧并将这些关键帧送入后端处理。在后端部分采用位姿图优化技术，借助g2o工具箱进行全局位姿的优化工作；最后利用得到的位姿变换矩阵将当前帧点云转换到世界坐标系中，从而构建出三维稠密点云地图。 该方案具有成本低廉的优势，仅需一个深度相机作为传感器。实验采用的是TUM数据集中的RGB-D数据，在测试过程中发现每帧数据平均处理时间仅为0.182秒，表明算法能够快速建立全局一致的室内环境三维地图。
     
  • 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。