基于欧氏-马氏距离融合的SLAM数据关联优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种基于欧氏距离与马氏距离融合的SLAM数据关联优化算法。通过欧氏距离快速筛选候选特征，再运用马氏距离精确匹配，有效提升数据关联的准确性和鲁棒性。MATLAB实现包含完整示例与可视化。

详 情 说 明

基于欧氏-马氏距离融合的SLAM数据关联优化算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的SLAM数据关联算法，通过将欧氏距离与马氏距离相结合，优化传统数据关联过程。算法首先使用计算复杂度较低的欧氏距离进行初步特征匹配，缩小搜索范围，再对候选特征进行马氏距离计算，从而在保证关联准确性的前提下显著提升计算效率。

功能特性

• 融合距离度量：结合欧氏距离的快速性与马氏距离的统计特性
• 两级匹配策略：通过粗筛选和精匹配的两阶段处理提升效率
• 性能评估：提供详细的关联结果分析和算法性能对比
• 模块化设计：各功能模块独立封装，便于扩展和维护

使用方法

数据准备

1. 准备传感器观测数据（激光雷达点云/摄像头图像特征点）
2. 准备环境地图特征点坐标
3. 准备机器人位姿估计数据
4. 配置传感器噪声统计特性

运行流程

1. 修改配置文件参数以适应具体应用场景
2. 运行主程序开始数据关联处理
3. 查看生成的关联结果和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（用于特征点处理）
• 统计学工具箱（用于马氏距离计算）

文件说明

主程序文件实现了算法的完整流程控制，包括数据加载与预处理、欧氏距离初步匹配、马氏距离精确匹配、关联结果评估以及性能对比分析等核心功能。该文件负责协调各个模块的工作流程，确保算法按照设计的融合策略正确执行，并输出最终的关联结果和性能分析报告。