基于MATLAB的激光雷达道路特征提取与探测树SLAM系统

资 源 简 介

本项目实现了一种基于道路特征的探测树SLAM方法，通过处理激光雷达数据自动识别道路边界、建筑物轮廓等关键特征，采用探测树结构优化位姿估计，提升SLAM系统在道路环境中的定位与建图精度。

详 情 说 明

基于激光雷达的道路特征提取与探测树SLAM系统

项目介绍

本项目实现一种基于道路特征提取的探测树方法，用于同步定位与地图构建（SLAM）。系统通过处理激光雷达数据，自动识别和提取道路环境中的关键特征（如道路边界、建筑物轮廓等），并构建探测树结构来优化位姿估计和地图生成。通过直观的可视化界面展示特征提取过程和SLAM建图结果。

功能特性

• 道路特征自动提取：从激光雷达点云中智能识别道路边界、建筑物轮廓等关键环境特征
• 探测树优化SLAM：采用创新的探测树结构优化位姿估计精度和地图构建质量
• 实时可视化：提供直观的特征提取过程展示和SLAM建图结果演示
• 性能量化评估：输出详细的算法性能指标报告，包括特征匹配准确率、定位误差等统计信息

使用方法

1. 准备输入数据：

- 激光雷达扫描数据（.mat格式，包含点云坐标信息） - 传感器位姿参数（包含时间戳的位置和姿态数据） - 环境配置参数（特征提取阈值、探测树构建参数等）

1. 运行系统：

执行主程序即可启动特征提取和SLAM建图流程

1. 查看输出结果：

- 实时特征提取可视化界面 - 优化的位姿估计轨迹（.txt格式） - 构建的环境地图（.mat格式） - 算法性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的点云数据处理工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括激光雷达数据的加载与预处理、道路环境特征的自动识别与提取、探测树结构的构建与优化、位姿估计的实时计算与轨迹优化、环境地图的生成与存储，以及特征提取过程和SLAM结果的可视化展示。