EKFSLAM-Advanced：基于扩展卡尔曼滤波的MATLAB同步定位与地图构建系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的SLAM算法，能够融合多传感器数据，实时估计机器人位姿并构建环境特征地图。适用于机器人自主导航研究领域。

详 情 说 明

EKFSLAM-Advanced：基于扩展卡尔曼滤波的同步定位与地图构建系统

项目介绍

本项目实现了一个基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的高级SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，用于解决机器人在未知环境中的实时定位与地图构建问题。系统通过融合轮式编码器与激光雷达等多传感器数据，精确估计机器人位姿并同时构建环境特征地图，包含完整的非线性模型处理、数据关联、状态预测与更新流程，适用于各类移动机器人平台。

功能特性

• 多传感器融合：集成轮式编码器运动数据与激光雷达/深度相机观测数据
• 非线性模型处理：支持机器人非线性运动模型和观测模型的雅可比矩阵计算
• 智能数据关联：基于马氏距离的特征匹配方法，有效处理观测与地图特征的对应关系
• 实时状态估计：连续估计机器人位姿(x,y,θ)及对应的协方差矩阵
• 动态地图构建：实时更新环境特征地图，包含地标坐标和不确定性信息
• 可视化展示：提供机器人运动轨迹和地图构建过程的实时动画显示
• 性能评估：输出定位精度、地图一致性等系统性能指标

使用方法

1. 数据准备：配置机器人运动数据（编码器线速度/角速度）、环境观测数据（激光点云）、初始位姿和传感器参数
2. 系统初始化：设置初始状态协方差矩阵和传感器噪声参数
3. 运行SLAM：执行主程序开始SLAM处理流程
4. 结果分析：查看实时位姿估计、环境地图构建结果和性能评估指标
5. 可视化监控：通过图形界面观察机器人运动轨迹和地图更新过程

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 机器人传感器数据采集系统
• 支持激光雷达或深度相机数据输入
• 推荐内存：8GB以上
• 存储空间：1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的SLAM系统核心功能，包括系统初始化、传感器数据读取、扩展卡尔曼滤波的预测与更新循环、数据关联匹配、地图管理模块、状态估计输出以及实时可视化显示。程序通过连续处理运动控制和环境观测数据，逐步构建环境地图并优化机器人位姿估计，同时提供系统运行的性能监控和结果分析功能。