利用EKF、粒子滤波实现SLAM

资 源 简 介

利用EKF、粒子滤波实现SLAM

详 情 说 明

SLAM（同时定位与地图构建）是机器人及无人机领域的关键技术，能够实现设备在未知环境中自主导航并建立地图。本程序通过扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波两种经典算法实现SLAM功能，为学习者提供实践参考。

EKF-SLAM采用高斯分布对状态空间进行建模，通过线性化非线性系统实现状态估计。其核心思想是将机器人位姿和路标位置统一表示为状态向量，通过预测-更新两个步骤不断修正估计值。EKF计算效率较高，适合特征点明确的环境，但存在线性化误差累积问题。

粒子滤波SLAM（FastSLAM为代表）采用非参估计方法，用大量粒子表示后验概率分布。每个粒子携带独立的地图假设，通过重采样机制筛选高权重粒子。这种方法对非线性系统适应性更强，能处理复杂环境，但计算量随粒子数增加而显著上升。

两种方法各有优势：EKF适合结构化环境中的精确匹配，粒子滤波在非结构化环境中更具鲁棒性。实际应用中常根据传感器类型（激光雷达/视觉）和环境特征选择合适的算法。无人机场景还需考虑动态障碍物处理和计算资源限制等特殊因素。

学习SLAM实现时需重点关注：传感器数据的预处理、运动/观测模型建立、数据关联策略以及闭环检测实现。这些环节的优化直接影响SLAM系统的精度和稳定性。