压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与构图算法

资 源 简 介

压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与构图算法

详 情 说 明

压缩扩展卡尔曼滤波（Compressed Extended Kalman Filter, CEKF）是一种常用于机器人同时定位与构图（SLAM）的高效算法。它通过融合传感器数据与环境特征，实时估计机器人位姿并构建环境地图，同时利用压缩技术优化计算效率。

### 核心思路 状态建模：将机器人位姿（位置、朝向）与路标位置合并为状态向量，通过非线性运动模型和观测模型描述系统动态。 扩展卡尔曼滤波（EKF）：线性化非线性模型，分预测（运动更新）和校正（观测更新）两步迭代更新状态与协方差矩阵。 压缩优化：通过稀疏化或降维处理协方差矩阵，减少计算复杂度，尤其适合大规模环境中的路标跟踪。

### 路径与路标设计 路径规划：可采用匀速或加速度约束的运动模型生成参考轨迹。 路标设置：在仿真中人为布置静态路标（如二维码、柱状物体），通过激光雷达或视觉传感器模拟检测。

### 动态可视化实现 通过动画逐帧显示以下过程： 真实路径（ground truth）与估计路径的对比，体现定位精度。 协方差椭圆随观测更新逐渐缩小，反映不确定性的降低。 地图构建：路标位置从初始猜测逐步收敛到真实坐标的动态过程。

该算法平衡了精度与实时性，适用于室内导航或自动驾驶等场景。实际部署时需调谐噪声参数，并处理数据关联问题（如路标匹配歧义）。