基于MATLAB的二维激光雷达扩展卡尔曼滤波SLAM系统实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现扩展卡尔曼滤波的2D-SLAM算法，通过处理激光雷达数据实时估计机器人位姿（x,y,α）并构建环境地图。系统包含运动更新、观测更新和位姿优化三大核心模块，为自主导航提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于二维激光雷达的扩展卡尔曼滤波SLAM系统（EKF-2D-SLAM）

项目介绍

本项目实现了一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的二维同时定位与建图（SLAM）系统。系统通过处理激光雷达的测量数据和机器人运动控制输入，能够实时估计机器人的位姿（位置和朝向）并构建环境地图。核心算法采用EKF框架，结合状态增广技术，有效处理非线性系统的不确定性。

功能特性

• 运动更新：根据机器人的运动模型（线速度和角速度）预测下一时刻的位姿状态和协方差矩阵
• 路标更新：处理已观测路标的激光雷达测量数据，进行EKF状态校正更新
• 状态增广：当检测到新路标时，动态扩展状态向量和协方差矩阵
• 实时可视化：动态显示SLAM地图，包括机器人轨迹、路标点及协方差椭圆
• 不确定性量化：通过协方差矩阵实时反映位姿和路标估计的不确定度

使用方法

1. 准备输入数据：激光雷达测量数据（距离和角度）、机器人运动控制输入
2. 配置系统参数：传感器噪声协方差、过程噪声协方差等参数
3. 运行主程序启动SLAM系统
4. 查看实时输出的机器人位姿估计、路标位置及可视化地图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备处理矩阵运算和图形显示的基本环境

文件说明

主程序文件实现了SLAM系统的核心流程控制，主要包含以下功能：系统初始化与参数配置、机器人运动模型处理与状态预测、激光雷达数据读取与路标匹配判断、扩展卡尔曼滤波的测量更新步骤、新路标的识别与状态向量增广操作、以及实时结果的可视化输出与图形显示。