卡尔曼滤波的机器人定位及地图创建（salm）

资 源 简 介

卡尔曼滤波的机器人定位及地图创建（salm）

详 情 说 明

卡尔曼滤波在机器人定位及地图创建（SLAM）中的应用是一种经典的状态估计方法。它通过融合传感器测量值与系统模型预测值，逐步优化机器人的位姿估计和环境地图的构建。

1D情况 在直线运动的简单场景中，机器人只需估计自身位置和速度。卡尔曼滤波通过预测-更新两个步骤不断修正状态估计，适合验证算法基础原理。1D仿真通常用于教学演示，能直观展示噪声抑制和收敛过程。

2D情况 平面移动的机器人需估计x/y坐标、航向角及线/角速度。此时状态向量扩展为4维（位置+速度），观测模型需处理激光雷达或视觉数据。2D-SLAM仿真常模拟走廊或房间环境，需要处理地标关联问题和非线性测量（如极坐标转笛卡尔坐标）。

3D情况 无人机或水下机器人等场景涉及6自由度运动（位置+姿态+各维度速度）。状态向量复杂度显著提升，需使用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）处理非线性系统。3D仿真需考虑点云匹配、重力补偿等实际问题，计算量大幅增加。

核心挑战 数据关联：正确匹配观测与地图中的地标 非线性处理：高阶系统需线性化或采样近似 计算效率：高维状态下的实时性要求

多维SLAM的仿真验证通常从简化模型开始，逐步增加噪声和动态障碍物，最终迁移到实物平台。卡尔曼滤波在此领域的优势在于其递推计算特性，适合嵌入式系统部署。