基于KalLAB的Kalman滤波移动机器人定位系统实现与仿真

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台实现了移动机器人的实时定位系统。采用经典Kalman滤波算法融合里程计、IMU和GPS多传感器数据，具备状态估计、轨迹跟踪和定位精度分析功能，并提供完整的仿真数据集。

详 情 说 明

基于Kalman滤波的移动机器人定位系统设计与实现

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于Kalman滤波的移动机器人定位系统。系统通过融合里程计、IMU和GPS等多传感器数据，采用经典Kalman滤波算法进行状态估计和误差修正，实现机器人的实时精确定位。项目包含完整的仿真数据生成、实际实验对比和可视化分析功能，为移动机器人定位算法研究提供了完整的解决方案。

功能特性

• 多传感器数据融合：结合里程计位移量、IMU角速度和GPS位置坐标，提高定位可靠性
• Kalman滤波算法：采用经典线性Kalman滤波进行状态估计和误差修正
• 状态空间建模：建立机器人运动学模型，准确描述系统动态特性
• 轨迹跟踪分析：提供真实轨迹与估计轨迹的对比分析功能
• 定位精度评估：计算RMSE、MAE等指标，量化定位性能
• 数据可视化：直观显示运动轨迹和误差分布

使用方法

数据准备

1. 准备传感器原始数据文件（CSV格式）
2. 配置机器人运动模型参数
3. 设置噪声协方差矩阵和初始状态

运行流程

1. 修改配置文件参数
2. 运行主程序启动定位系统
3. 查看生成的轨迹对比图和误差分析报告
4. 分析定位精度评估结果

参数配置

• 调整过程噪声和观测噪声协方差矩阵
• 设置传感器数据采样频率
• 配置机器人机械参数（轮距、轮径等）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统核心功能，包括：初始化系统参数、载入传感器数据、构建Kalman滤波器、执行状态估计计算、进行数据融合处理、生成轨迹对比图表、计算定位精度指标以及输出最终结果报告。该文件集成了完整的定位算法流程，为用户提供一站式的定位解决方案。