基于MATLAB的多模态场景识别与定位算法工具箱

资 源 简 介

该项目实现多模态场景定位算法，整合图像特征与传感器数据，支持视觉定位、惯性导航及多源数据融合三种模式，适用于室内外精准定位场景。基于公开数据集开发，提供高效的MATLAB算法实现。

详 情 说 明

多模态场景识别与定位算法工具箱

项目介绍

本项目是一个基于公开数据集的场景定位算法实现工具箱。核心目标是通过融合图像与传感器数据，实现室内外场景的高精度定位。工具箱支持多种定位模式，包括视觉定位、惯性导航定位以及多源数据融合定位，并提供了从数据预处理到结果评估的完整流程。

功能特性

• 多模式定位：支持三种定位模式。

* 视觉定位：基于图像特征匹配，利用预建地图实现高精度位姿估计。 * 惯性导航定位：基于IMU（惯性测量单元）数据，通过积分计算连续轨迹。 * 融合定位：结合视觉与惯性数据，利用优化算法进行多源数据融合，提升定位鲁棒性与精度。

• 全流程处理：提供数据预处理、特征提取、位置解算和误差评估一体化功能。
• 精度评估：自动计算平均定位误差、标准差等关键指标，并生成可视化对比报告。

使用方法

1. 数据准备：将输入数据放置在指定目录。

* 图像数据：1920×1080分辨率的RGB图像序列（JPEG/PNG格式）。 * 传感器数据：包含加速度计、陀螺仪和磁力计的IMU数据CSV文件，采样率为100Hz。 * 参考地图：包含场景特征点的预建地图文件（MAT格式）。

1. 配置参数：在主脚本或配置文件中设置定位模式、数据集路径、算法参数等。

1. 运行主程序：执行主脚本，算法将自动完成数据读取、处理、计算和结果输出。

1. 获取结果：程序运行结束后，在输出目录查看：

* position_result.mat：包含三维坐标(x, y, z)及置信度评分。 * trajectory_comparison.fig：定位轨迹与真实轨迹的对比可视化图。 * accuracy_report.txt：定位精度的文本报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.15+)
• MATLAB：版本 R2020a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Optimization Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主入口脚本整合了工具箱的核心流程，其功能包括：控制程序整体执行逻辑，调度数据读取与预处理模块；根据用户选择的定位模式，调用相应的视觉特征匹配、惯性导航解算或多源数据融合算法进行位置估计；最后，负责生成定位结果、绘制轨迹对比图并计算输出精度评估报告。