基于MATLAB的多维度卡尔曼滤波机器人SLAM仿真系统

资 源 简 介

本项目实现基于卡尔曼滤波的机器人SLAM仿真系统，支持1D、2D和3D场景下的运动建模与环境模拟，提供直观的定位与建图过程可视化展示，适合算法验证与教学演示。

详 情 说 明

多维度卡尔曼滤波机器人定位与建图仿真系统（C-KF-SLAM）

项目介绍

本项目是一个基于卡尔曼滤波（包括扩展卡尔曼滤波EKF）算法的同时定位与地图创建（SLAM）仿真系统。系统能够模拟机器人在一维（直线运动）、二维（平面移动）和三维（空间运动）场景下的运动、感知与地图构建过程。通过仿真生成带噪声的传感器观测数据，并利用卡尔曼滤波器对机器人的位置姿态以及环境中的地图特征点进行联合估计，最终输出定位与建图的精度评估及可视化结果，为SLAM算法研究提供验证平台。

功能特性

• 多维度场景支持：仿真涵盖1D直线、2D平面和3D空间三种运动场景，适应不同复杂度的仿真需求。
• 核心滤波算法：实现标准卡尔曼滤波（KF）与扩展卡尔曼滤波（EKF），用于处理线性和非线性系统模型。
• 运动与观测建模：提供多维度的机器人运动学模型，并模拟激光雷达等传感器对地图特征的观测过程，包含可配置的高斯噪声。
• 全面可视化分析：实时绘制机器人真实轨迹与估计轨迹的对比、地图特征点真实位置与估计位置的对比、状态估计协方差的变化曲线。
• 精度量化评估：计算并输出定位的均方根误差（RMSE）以及地图构建的精度数据，便于算法性能分析。

使用方法

1. 配置仿真参数：在主脚本中设置仿真场景维度（1D/2D/3D）、机器人初始状态（位置、速度等）、控制输入指令以及环境地图特征点。
2. 运行仿真：执行主脚本，系统将自动进行运动仿真、传感器数据生成、卡尔曼滤波估计等流程。
3. 查看结果：仿真结束后，系统将自动生成并显示轨迹对比图、地图特征点对比图、协方差变化曲线以及精度评估结果。

系统要求

• 操作系统：Windows, macOS, 或 Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本

文件说明

主程序脚本整合了系统的核心流程，其功能包括：初始化仿真环境与滤波器参数；根据所选维度生成机器人的真实运动轨迹和模拟传感器观测数据；执行卡尔曼滤波的主循环，完成对机器人状态和地图特征的预测与更新步骤；最终调用绘图函数对估计结果进行可视化呈现，并计算定位与建图的精度指标。