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基于EKF-SLAM的机器人定位与地图构建算法及其仿真实现（含扩展卡尔曼滤波）.zip

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简介：
本研究探讨了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的同步定位与地图构建(SLAM)技术，通过仿真验证了该方法在机器人导航中的有效性和精确性。 版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多样化的Matlab仿真应用，并涉及无人机等多个领域的研究与开发。更多具体内容可通过博主主页搜索相关博客查看。 适合人群：本科及硕士阶段的科研学习使用，旨在为各层次的学习者和研究人员提供实用的技术支持。 博客介绍：热爱科研工作的Matlab仿真开发者，在技术提升的同时注重个人修养的发展，欢迎有兴趣的合作项目联系交流。

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  • 基于EKF-SLAM的机器人定位与地图构建算法及其仿真实现（含扩展卡尔曼滤波）.zip
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    本研究探讨了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的同步定位与地图构建(SLAM)技术，通过仿真验证了该方法在机器人导航中的有效性和精确性。 版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多样化的Matlab仿真应用，并涉及无人机等多个领域的研究与开发。更多具体内容可通过博主主页搜索相关博客查看。 适合人群：本科及硕士阶段的科研学习使用，旨在为各层次的学习者和研究人员提供实用的技术支持。 博客介绍：热爱科研工作的Matlab仿真开发者，在技术提升的同时注重个人修养的发展，欢迎有兴趣的合作项目联系交流。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法(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-SLAM-16.0_zip_MATLAB_SLAM仿真_定位_卡尔曼滤波
    优质
    该资源为基于MATLAB的EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波 simultaneous localization and mapping）仿真实现，适用于机器人技术领域研究者和学习者使用。包含定位与地图构建相关算法及代码示例。 本包讲解的是关于扩展卡尔曼滤波同时定位与建图的MATLAB仿真代码。
     
  • EKF卡尔曼滤波.rar_PKA_扩展卡尔曼滤波器_卡尔曼滤波_扩展卡曼滤波
    优质
    本资源包含EKF（扩展卡尔曼滤波）相关资料，适用于深入学习PKA（概率知识适应）算法及卡尔曼滤波技术。内含基础理论与应用实例，适合研究和工程实践参考。 扩展卡尔曼滤波（EKF）程序已开发完成，并且仿真结果已经保存在文件夹内，这是一个非常好的程序。接下来将详细介绍卡尔曼滤波器的工作原理，从线性卡尔曼滤波器开始入手，对比分析扩展卡尔曼滤波与线性化卡尔曼滤波之间的差异。我们将从系统模型到具体的算法流程进行讲解，并详细解释这些不同之处。
     
  • 利用扩展卡尔曼滤波(EKF)解决机器人SLAM问题
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    本研究探讨了如何运用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术来优化移动机器人的 simultaneous localization and mapping (SLAM) 问题，提升其在未知环境中的定位与地图构建能力。 讲解了基于扩展卡尔曼滤波在解决机器人SLAM问题的思路和基本知识。
     
  • EKF扩展卡尔曼滤波器的代码实现
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    本项目提供了一个详细的EKF（扩展卡尔曼滤波器）代码实现示例，适用于状态估计和预测问题。通过Python编写，易于理解与应用。 以匀速直线运动为例，设计了一种基于距离的目标跟踪算法。在这种算法中，状态量包括X轴和Y轴的位置以及速度；观测值为物体与观测站之间的距离。具体实现过程见相关代码。
     
  • 使用MATLAB实现扩展卡尔曼滤波器(EKF)
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    本项目利用MATLAB编程环境实现了扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法。通过构建非线性系统的状态估计模型，并展示了如何在实际问题中应用该技术进行预测和修正，有效提升了系统的观测精度与性能。 在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）涉及多个步骤和技术细节。EKF是一种非线性状态估计技术，它通过近似方法将非线性的系统模型转化为线性形式以便应用标准的卡尔曼滤波算法进行处理。 要实现在MATLAB中的EKF，首先需要定义系统的动力学方程和观测模型，并且这些模型通常是非线性的。接下来是计算雅可比矩阵的过程，即状态转移函数和测量函数关于状态变量的一阶偏导数。这一步骤对于将非线性系统近似为线性系统至关重要。 在实现过程中，还需要初始化滤波器的状态估计以及协方差矩阵，并且设定适当的噪声参数来模拟过程中的不确定性。每次迭代中，EKF都会先预测当前时间点的系统状态和误差协方差矩阵，然后利用新的观测数据进行更新操作以改进对系统的理解。 整个算法需要反复执行上述步骤直到完成所有的时间步长或达到预定的目标精度为止。在MATLAB环境中实现这些功能时，可以使用内置函数或者自定义编写代码来处理每一个环节的具体计算任务。
     
  • 卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法
    优质
    本文章介绍了卡尔曼滤波及扩展卡尔曼滤波的基本原理和应用背景，并探讨了两种算法在状态估计中的重要性和差异。 卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的完整MATLAB程序及仿真结果示例要求简洁明了、易于理解。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的Android室内定位系统
    优质
    本研究开发了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的Android平台室内定位系统。通过优化传感器数据融合技术，提高了室内环境下的位置估计精度和稳定性。 本项目利用拓展卡尔曼滤波方法结合WiFi信号RSSI实现室内定位及轨迹追踪，并绘制相应的轨迹图。相关数据存储在安卓数据库中，同时包含路径损耗估计算法和最小二乘算法，适合于对室内定位领域感兴趣的研究生和读者下载使用。
     
  • 用于GPS的扩展卡尔曼滤波器(EKF): 实现简便且包含GPS定位示例的扩展卡尔曼滤波功能-MATLAB开发
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    本项目提供了一个易于实现的GPS扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法，附带详尽的代码注释和GPS数据处理实例，适用于MATLAB环境。 此 zip 文件包含扩展卡尔曼滤波 (EKF) 和全球定位系统 (GPS) 的原理及算法的简要说明。其目的在于提供一种较为容易实现的 EKF 方法，并且还概述了 GPS 中使用的卡尔曼滤波算法。在展示 EKF 应用的例子中，我们提供了原始数据以及采用 EKF 和最小二乘法进行 GPS 定位的具体解决方案。如需更多详细信息，请参阅 readme.txt 文件。