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MATLAB代码绘制SLAM分配图,基于Graph-SLAM算法。

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简介:
MATLAB的SLAM代码图展示了SLAM分配图的绘制过程。为了使该图能够有效地运作,我首先放置了一些具有不同距离的随机点。最终的结果显示,仍然需要对初始绘图进行相对调整,以确保距离的准确性。我根据地图的信息,对各个因素(包括运动和地标)的距离和角度进行了相应的修正。在所有测量因素上,我均保持了协方差值不变。具体而言,对于距离地标的因素,我设置了1厘米的协方差,考虑到由于未能精确测量毫米级别的距离而产生的误差,我进行了更近似的测量。而对于角度因素,我则将协方差设置为10度,同样是因为与距离相关的误差。运动因素的协方差则维持了我们在课堂上所使用的相同值:x轴为10厘米、y轴为10厘米、角度为2度。地标协方差方面:距离为1厘米、角度为10度。结果呈现如下:观察结果表明状态2与预期位置存在一定的偏差,同时度量6也显示出较小的协方差值,这表明系统成功地将最后一部分缩小到它认为应该的位置。此外,运动因子在xiy方向上的协方差非常显著(10厘米)。为了进一步优化地图拟合效果,我调整了因子8和9的距离协方差至3厘米,因为在较远距离的测量中出现不准确的可能性更高。

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客服
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  • MATLABSLAM-Graph-SLAM-MATLAB:用MATLAB实现SLAM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。
  • EKF-SLAM
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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。
  • MatlabSLAM实现
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    本项目基于Matlab平台实现了Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 算法,通过构建机器人在未知环境中的位置估计与地图绘制功能,为自主导航研究提供了有效的技术手段。 本段落提供了一个解决同时定位与地图构建(SLAM)问题的方案,并附有MATLAB代码。
  • 二维SLAM-Cartographer 2D SLAM
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    Cartographer 2D SLAM是一种先进的二维 simultaneous localization and mapping (SLAM) 算法,能够高效地构建环境地图并确定移动机器人在其中的位置。 Cartographer 2D SLAM算法是一种流行的二维环境下的同步定位与地图构建方法,相关文档非常详尽且有用。
  • 扩展卡尔曼滤波的SLAM(EKF-SLAM)
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    EKF-SLAM是一种利用扩展卡尔曼滤波技术实现同时定位与地图构建的算法,在机器人领域广泛应用。 该程序是EKF SLAM的MATLAB实现,包含了环境构建和小车运动控制的部分。
  • EKF-SLAMMATLAB
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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下的网格SLAM实现__下载
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    本资源提供基于MATLAB环境的SLAM(同步定位与地图构建)算法实现代码,重点展示网格图技术的应用。适合机器人路径规划和导航研究者参考学习。 同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)是机器人学和计算机视觉领域中的核心问题之一,它涉及到机器人在未知环境中移动时如何同时构建地图并确定自身的精确位置。基于网格图的SLAM算法是一种常用的方法,通过将环境分割成一个个小的单元格,然后估计每个单元格的状态来实现定位和建图。 MATLAB作为一种强大的编程与数值计算平台,在进行算法原型设计、数据分析及可视化方面具有独特的优势。在处理SLAM问题时,MATLAB能够提供便捷的数据处理和矩阵运算功能,使得开发者可以迅速实现并调试复杂的算法。这个grid_slam代码可能包含以下关键部分: 1. **数据预处理**:通常需要对来自传感器(如激光雷达或摄像头)的数据进行滤波、特征提取等操作以减少噪声,并从中获取有用信息。 2. **网格创建**:根据收集到的环境数据,代码会构建一个二维网格模型,每个单元格代表环境的一部分区域。其状态可能包括是否被占用以及概率值等属性。 3. **状态估计**:SLAM的核心在于同时估算机器人的位置和地图的状态。这通常通过使用如扩展卡尔曼滤波(EKF)或粒子滤波(PF)的概率方法,或者利用Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt等优化技术来实现。 4. **运动模型**:代码中会包含描述机器人如何移动的数学模型,例如差分驱动或其他复杂的动力学模型。这些用于预测机器人的下一个可能位置。 5. **观测模型**:定义传感器如何感知环境的方式,比如激光雷达通过距离测量工作,而摄像头则基于图像特征匹配进行观察。 6. **图优化**:在多次迭代后,所有收集到的运动和观测数据会被整合进一个因子图中。然后使用如G2O或GTSAM等算法来改善位置估计及地图的质量。 7. **回环检测**:在大型环境中,SLAM系统可能会遇到重复场景的情况。通过实施回环检测与闭环修正机制可以消除累积误差,并保持地图的准确性。 8. **可视化功能**:MATLAB提供了丰富的图形用户界面(GUI)和绘图工具,便于开发者查看并理解算法的结果,例如机器人的轨迹、构建的地图以及估计误差等信息。 利用这个grid_slam代码可以帮助深入理解和掌握SLAM算法的工作原理,在实际环境中应用该技术,并为后续的研究与开发奠定基础。对于学习机器人定位及建图技术而言,这是一个非常有价值的资源。然而在使用时需要仔细理解每一部分的代码内容,并根据具体需求进行必要的调整和优化。
  • MATLAB中的EKF-SLAM
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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.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。