EKF-SLAMv2：基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波SLAM系统

资 源 简 介

本项目实现了一个改进的扩展卡尔曼滤波SLAM算法，能够实时处理机器人运动控制和环境感知数据。通过融合里程计与传感器观测，系统同时估计机器人位姿及环境地标位置，支持2D环境下的实时定位与地图构建。

详 情 说 明

EKF-SLAMv2 - 基于扩展卡尔曼滤波的机器人同步定位与地图构建系统

项目介绍

本项目实现了一个改进版本的扩展卡尔曼滤波SLAM算法，能够实时处理机器人的运动控制和环境感知数据。系统通过融合里程计信息和传感器观测数据，同时估计机器人的位姿（位置和方向）以及环境地标的位置。该系统支持动态环境下的持续地图更新，具有较好的鲁棒性和实时性能。

功能特性

• 实时状态估计：基于扩展卡尔曼滤波算法，实时估计机器人位姿[x, y, θ]
• 环境地图构建：动态维护和更新环境地标的位置坐标
• 数据关联处理：采用高效的关联算法匹配观测数据与现有地图特征
• 不确定性量化：通过协方差矩阵实时反映估计结果的可信度
• 可视化显示：实时展示机器人运动轨迹和地图构建过程

使用方法

输入数据准备

1. 控制输入：提供机器人的线速度和角速度数据（2×1向量）
2. 传感器观测：激光雷达或摄像头采集的地标相对观测值（n×2矩阵，包含距离和角度）
3. 初始配置：设置机器人初始位姿和系统噪声参数（过程噪声与观测噪声协方差矩阵）

运行流程

1. 配置系统参数和初始状态
2. 依次输入控制指令和传感器观测数据
3. 系统自动执行预测-更新循环，输出估计结果
4. 实时查看机器人位姿、地图状态和可视化显示

输出结果

• 机器人当前位姿估计值（3×1向量）
• 环境地标坐标估计（2m×1向量，m为地标数量）
• 状态协方差矩阵（(n+2m)×(n+2m)矩阵）
• 数据关联对应关系列表
• 实时更新的轨迹和地图可视化

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 处理器：支持浮点运算的x86/x64架构

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要包括算法初始化、数据输入处理、扩展卡尔曼滤波预测与更新循环、状态估计计算、地图管理维护、数据关联匹配、结果输出展示以及实时可视化渲染等功能模块，构成了完整的SLAM系统运行框架。