基于扩展卡尔曼滤波的移动机器人自定位MATLAB实现方案

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了基于扩展卡尔曼滤波的移动机器人全局地图自定位系统，通过融合多传感器数据和运动模型预测，实时估计机器人位姿，有效处理不确定性，提升定位精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的移动机器人全局地图自定位系统

项目介绍

本项目实现了一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的移动机器人全局地图自定位系统。系统通过在已知全局地图环境下，融合机器人运动控制指令、里程计数据以及环境观测信息，实时估计机器人的位置和姿态（x, y, θ）。该系统核心在于处理传感器数据与运动模型中的不确定性，通过EKF算法进行状态预测与观测更新，从而在噪声干扰下实现高精度、稳定的位姿跟踪。

功能特性

• 多传感器数据融合：结合里程计、激光雷达/视觉等多种传感器信息，提升定位鲁棒性。
• 实时位姿估计：输出机器人当前时刻的坐标与朝向角。
• 不确定性量化：提供状态估计的协方差矩阵，评估定位结果的置信度。
• 在线轨迹可视化：支持实时显示机器人运动轨迹与定位状态。
• 收敛状态监测：监控滤波器收敛情况，确保系统稳定运行。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 加载预定义的全局地图（占用栅格地图或特征地图）。 - 配置系统噪声参数（过程噪声与观测噪声的协方差矩阵）。 - 准备实时输入数据：运动控制指令（线速度、角速度）、里程计读数、激光雷达点云或视觉特征点。

1. 运行定位系统：

- 启动主程序，系统将自动初始化滤波器状态。 - 程序将循环读取传感器数据，依次执行运动预测和观测更新步骤。

1. 获取输出结果：

- 实时位姿估计值（x, y, θ）。 - 状态协方差矩阵及定位置信度指标。 - 可在交互界面查看轨迹可视化与滤波器状态信息。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 依赖工具包：ROS Toolbox（可选，用于传感器数据接口）、Computer Vision Toolbox（可选，用于视觉特征处理）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程，包括：初始化扩展卡尔曼滤波器参数与状态变量；循环读取传感器数据流；执行基于运动模型的预测步骤，推算机器人先验位姿；进行观测更新，利用环境观测数据校正预测位姿；计算并输出当前状态估计值与协方差矩阵；同时提供轨迹绘制与滤波器性能监控功能。