基于悉尼大学SLAM算法的MATLAB机器人自主定位与建图系统

资 源 简 介

该项目运用悉尼大学SLAM算法，在MATLAB平台实现机器人在未知环境中同时完成实时定位与地图构建。核心功能包括传感器数据预处理、位姿估计、特征匹配及动态地图更新，为机器人导航提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于悉尼大学SLAM算法的MATLAB机器人自主定位与建图系统

项目介绍

本项目基于悉尼大学开发的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，实现了机器人在未知环境中的自主定位与地图构建功能。系统通过传感器数据融合与状态估计技术，能够在不依赖先验地图的情况下实时构建环境地图并跟踪机器人运动轨迹。该系统适用于机器人导航、环境建模等研究与应用场景。

功能特性

• 多传感器支持：兼容2D激光雷达与视觉传感器输入
• 实时定位建图：采用扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM）实现同步定位与地图构建
• 智能化特征处理：具备激光雷达点云特征提取与匹配能力
• 优化后端：集成图优化算法进行位姿图优化
• 多地图输出：可同时生成栅格地图与拓扑地图
• 可视化分析：提供机器人运动轨迹与不确定性分析的可视化显示
• 性能评估：内置轨迹精度与地图质量评估模块

使用方法

数据准备

1. 传感器数据：准备激光雷达点云数据（.txt或.mat格式），包含距离与角度信息
2. 控制指令：提供机器人运动控制指令的时间序列（线速度、角速度）
3. 标定参数：配置传感器标定参数（分辨率、视场角、误差模型）
4. 初始位姿：设置机器人初始位姿（可选，默认从坐标原点开始）

运行流程

1. 启动主程序文件
2. 系统将自动加载传感器数据与参数配置
3. 实时显示定位建图过程与中间结果
4. 生成最终地图与轨迹分析报告

输出结果

• 环境栅格地图（矩阵形式+热力图可视化）
• 机器人运动轨迹估计（含不确定性椭圆）
• 特征匹配统计报告（匹配成功率、误差分析）
• 系统精度评估（轨迹均方根误差、地图重合度）

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox） - 优化工具箱（Optimization Toolbox） - 统计学与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件承担系统核心调度功能，实现传感器数据读取与参数初始化，控制SLAM算法流程执行顺序，管理机器人位姿估计与地图更新过程，协调特征提取与数据关联运算，处理可视化显示与结果输出任务，并集成精度评估模块进行性能分析。