定位导航
-
移动机器人高级SLAM算法学习与仿真平台
本项目是一个功能完备的MATLAB SLAM进阶学习资源包，由国外资深开发者编写，旨在为深入研究同步定位与地图构建（SLAM）的研究者提供系统化的实践框架。该程序不仅涵盖了基础的概率机器人理论，更深入实现了多种经典的进阶SLAM算法，包括基于扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM）、无迹卡尔曼滤波（UKF-SLAM）以及基于粒子滤波的FastSLAM 1.0和2.0版本。项目包含高精度的移动机器人运动模型仿真、传感器观测模型建模（如激光雷达、声呐及视觉路标分析）以及复杂环境下的多重数据关联技术。此外，该工具箱还 -
基于Kalman与粒子滤波的机器人仿真平台
该项目是一个专门针对Kalman滤波和粒子滤波算法设计的综合性仿真平台，最初作为华盛顿大学机器人课程的教学作业开发。该平台为学习者提供了深入理解递归贝叶斯估计、状态空间模型以及非线性系统滤波的实践环境。用户可以在此平台上实现并对比扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）在机器人定位和状态估计中的表现。平台代码架构具有高度的可扩展性，用户通过简单的模块修改即可将其转化为同步定位与地图构建（SLAM）的学习工具，或者用于多目标跟踪等复杂问题的实验研究。具体算法实现可深入参考EKF
