MATLAB卡尔曼滤波机器人多维度SLAM仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现卡尔曼滤波SLAM算法，提供1D线性与2D平面移动机器人的仿真环境，支持实时定位与栅格地图构建，适用于算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的机器人多维度SLAM仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波算法的机器人同步定位与地图构建（SLAM）仿真系统。系统通过多传感器数据融合和状态空间建模，能够在1D线性环境、2D平面环境和3D空间环境中进行机器人定位与地图构建的仿真实验。该系统集成了经典卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，支持不同噪声环境下的性能对比分析。

功能特性

• 多维度仿真环境：支持1D线性、2D平面和3D空间的机器人SLAM仿真
• 多种传感器集成：兼容位置传感器、激光雷达、IMU、3D点云数据等多种传感器输入
• 核心算法实现：包含经典卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法
• 实时可视化：动态显示机器人运动轨迹、地图构建过程和定位精度分析
• 性能评估：提供定位误差统计、协方差矩阵演化和算法收敛性分析
• 噪声鲁棒性测试：支持不同噪声环境下的算法性能对比

使用方法

1. 环境配置：设置仿真环境参数（地图特征点、传感器噪声特性等）
2. 算法选择：根据仿真维度选择相应的卡尔曼滤波算法（KF/EKF）
3. 数据输入：提供传感器测量数据和控制输入指令
4. 运行仿真：执行SLAM仿真过程，观察实时可视化结果
5. 结果分析：查看定位精度统计和算法性能报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少4GB RAM（3D仿真推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括仿真环境初始化、传感器数据预处理、卡尔曼滤波算法执行、实时可视化更新以及性能评估分析。该文件整合了各维度SLAM仿真的完整流程，能够根据用户配置自动选择相应的算法模块，并生成最终的状态估计结果和可视化输出。