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SLAM-MATLAB-code.zip_EKF_QXDK_fastslam_matlab_SLAM与Matlab

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简介：
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。

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  • SLAM-MATLAB-code.zip_EKF_QXDK_fastslam_matlab_SLAM与Matlab
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • EKF-SLAM的MATLAB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。
     
  • 基于MATLAB与GAZEBO的激光SLAM仿真
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    本研究基于MATLAB和Gazebo平台，探讨并实现了一种高效的激光SLAM（ simultaneous localization and mapping）算法，在复杂环境中进行机器人定位与地图构建。 【作品名称】：基于MATLAB和GAZEBO的激光SLAM仿真 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 Usage Matlab: Step1: setenv(ROS_MASTER_URI, http://UBUNTU-IP:11311); setenv(ROS_IP,PC-IP); Step2: rosinit Ubuntu 16.04 (kinetic): Step1: roscore Step2: roslaunch mrobot_laser_nav_gazebo.launch 注意：你需要在MATLAB和UBUNTU中设置 ROS_MASTER_URI 和 ROS_HOSTNAME。
     
  • MATLAB中的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-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）
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    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.