EKF_SLAM 同时定位与地图构建

资 源 简 介

EKF_SLAM 同时定位与地图构建

详 情 说 明

EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波同时定位与地图构建）是移动机器人领域中一种经典的状态估计方法。该方法通过扩展卡尔曼滤波器实现机器人在未知环境中同时进行自身定位和环境地图构建的双重任务。

对于初学者而言，学习EKF-SLAM可以从理解其核心算法框架开始。该方法主要包括预测和更新两个关键步骤： 预测阶段：根据机器人运动模型预测其下一时刻位姿 更新阶段：利用传感器观测数据修正预测位姿并构建环境特征地图

在Matlab实现中，程序通常会包含以下几个基本模块： 机器人运动模型实现 传感器观测模型实现 协方差矩阵的维护与更新 数据关联处理

初学者在使用这类Matlab程序时，可以重点关注算法如何处理不确定性问题，以及如何通过传感器数据不断修正机器人的位姿估计。程序中通常会包含可视化部分，这对理解SLAM过程特别有帮助，可以直观地看到机器人轨迹和环境特征点的更新过程。

值得注意的是，EKF-SLAM虽然经典但也存在计算复杂度随特征点数量平方增长的问题，这为后续学习更先进的SLAM算法奠定了基础。