EKF的SLAM算法的MATLAB仿真

资 源 简 介

EKF的SLAM算法的MATLAB仿真

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在机器人同时定位与建图（SLAM）问题中扮演着重要角色。这个MATLAB仿真项目展示了如何利用距离传感器数据实现位姿估计和环境建模的同步更新。

在仿真环境中，机器人配备了能够测量与地标之间距离的传感器。随着机器人在模拟场景中移动，系统持续执行两个关键过程：预测步骤根据运动模型估计机器人新位姿，更新步骤则通过传感器观测修正状态估计。

该实现的核心在于状态向量的动态扩展。每当机器人检测到新地标时，系统状态就会相应增加新的地标位置参数。EKF框架通过线性化非线性运动模型和观测模型来处理这些变化，保持计算效率的同时确保估计精度。

仿真结果通常包括机器人真实轨迹与估计轨迹的对比，以及地标真实位置与估计位置的比较。这种可视化可以直观展示EKF-SLAM算法在存在传感器噪声和运动不确定性情况下的性能表现。

通过调整过程噪声和观测噪声参数，用户可以探索不同环境条件下算法的鲁棒性。这种仿真为理解SLAM系统在实际机器人应用中的行为提供了有价值的参考。