基于压缩扩展卡尔曼滤波的MATLAB SLAM仿真系统

资 源 简 介

本项目实现一个完整的SLAM仿真系统，采用压缩扩展卡尔曼滤波算法，通过自主设定的机器人运动路径和环境路标点，实现实时定位与地图构建。系统包含动态可视化界面，直观展示机器人运动轨迹和位姿估计过程。

详 情 说 明

基于压缩扩展卡尔曼滤波的自主移动机器人SLAM仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与构图）仿真系统，采用压缩扩展卡尔曼滤波（Compressed Extended Kalman Filter, CEKF）算法。系统通过模拟自主移动机器人在已知环境中的运动过程，结合传感器观测数据，实现机器人的实时定位与环境地图构建。通过动态可视化界面直观展示SLAM全过程，包括机器人运动轨迹、位姿估计精度以及环境地图的逐步建立效果。

功能特性

• 核心算法：实现压缩扩展卡尔曼滤波算法，有效处理SLAM问题中的非线性系统和高维状态空间
• 完整仿真：支持机器人运动控制、传感器测量、数据融合与状态估计的全流程仿真
• 动态可视化：实时显示机器人真实轨迹、估计轨迹、路标点位置及不确定性椭圆
• 性能评估：提供定位误差分析（RMSE）和地图构建精度评估报告
• 参数可配置：支持自定义机器人初始位姿、运动指令、环境路标和噪声参数

使用方法

1. 参数设置：在相应配置区域设置以下参数：

- 机器人初始位姿 [x0, y0, θ0] - 运动控制指令序列 [速度v, 角速度ω] - 环境路标点真实坐标 [landmark_x, landmark_y] - 传感器测量噪声标准差 - 系统过程噪声参数

1. 运行仿真：执行主程序启动SLAM仿真过程

1. 结果查看：系统将自动生成：

- 实时动态可视化动画 - 机器人位姿估计结果 - 环境路标点位置估计 - 协方差矩阵更新过程 - 定位误差分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真流程，包括：初始化机器人状态与环境参数，生成机器人真实运动轨迹与传感器观测数据，执行压缩扩展卡尔曼滤波算法进行状态估计，实时更新机器人位姿与环境地图，动态可视化显示SLAM过程各阶段结果，并最终计算定位与建图精度评估指标。