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该文件包含EKF-SLAM的MATLAB代码。

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简介：
通过在MATLAB环境下运用扩展卡尔曼算法，并将其应用于室内定位与地图构建（SLAM）任务，能够有效地呈现运动轨迹以及相关的误差信息，从而有效地满足用户群体的基本需求。我们诚挚地邀请各位同学下载并体验该资源。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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 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。
     
  • 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-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。
     
  • 该文件夹包含SST变换的Matlab代码
    优质
    本文件夹收录了用于实现SST（Sure-Shot Transform）变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码，已亲测可用。程序为同步压缩变换，能够运行，并对时频分析有较好的处理效果。
     
  • MATLAB代码续行 - reaction_diffusion_pattern_formation: 该文件夹包含我的本科毕业论文代码...
    优质
    本文件夹收录了作者为撰写本科毕业论文而编写的MATLAB代码，专注于通过反应扩散机制探索图案形成过程。 该文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。其中schnackenberg_final.edp是一个FreeFEM++文件，它实现了Schnackenberg反应扩散系统，并采用分数步长法进行时间推进。随后利用时间推进后的最终稳态作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件，在这种情况下解决方案迅速收敛且能够确认已达到稳定状态。 我还编写了一些MATLAB脚本用于对来自schnackenberg_final.edp文件中的雅可比矩阵（J）实施对角化处理。其中，JStar是基于对称适应性基础上计算出的雅可比行列式；而RMatrix则构建了一个矩阵R使得 JSTAR=RJR 成立，以实现向对称适应基础转换的目的。 为了建立这个矩阵 R，我们需要应用一些群表示理论的知识。对于更详细的解释，请参阅“在存在对称性情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”文档；该论文曾在班加罗尔TIFR-CAM的2014年有限元会议计算PDE会议上进行过介绍。