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🔥内容介绍
基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）仿真程序，核心功能是：在未知环境中，机器人通过里程计（Odometry）估计自身运动，结合对环境中 landmarks（地标）的观测，实时实现 自身定位 与 地标地图构建，并通过可视化动态展示定位、地图估计过程。
代码融合了 机器人运动建模、EKF 状态估计、SLAM 核心逻辑，是机器人感知与导航领域的经典仿真实现。下面从 核心场景、代码结构、关键模块、运行逻辑 四方面详细解析：
一、核心场景与 SLAM 原理
1. 应用场景
• 环境：二维平面环境（尺寸[12,10]），随机生成 20 个固定地标（n_landm=20）；
• 机器人：从起点[0,0]沿预设路径移动到终点[11,10]，配备里程计（测量自身运动）和测距传感器（测量与地标的距离、角度）；
• 核心目标：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）—— 机器人在未知环境中，无需先验地图，同时估计自身位姿（x,y,θ：x 坐标、y 坐标、航向角）和地标位置（每个地标[x,y]）。
2. EKF-SLAM 核心原理
EKF 是 SLAM 的经典状态估计方法，通过 “预测 - 更新” 循环实现状态（机器人位姿 + 地标位置）的递推估计：
• 状态向量：μ = [x, y, θ, m₁ₓ, m₁ᵧ, m₂ₓ, m₂ᵧ, ..., m₂₀ₓ, m₂₀ᵧ]ᵀ（共3+2×20=43维，3 维机器人位姿 + 20 个地标各 2 维位置）；
• 预测步：根据里程计数据（运动输入u），预测机器人新位姿和状态协方差（考虑运动噪声R）；
• 更新步：根据传感器对 landmarks 的观测数据（距离 + 角度），修正状态估计（考虑观测噪声Q），提升定位和地图精度。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function [obs ,odom] = robot(env, path, r_thresh, vis)
%This func provides observations and odometry readings of the robot
% 'env' has the output of create_env
% 'path' has the output of path_plan (true path)
% 'r_thresh' is the radar range
% 'vis' to enable visualization
% True Path
u = path; % The path acts as the input commands: u
n_odom = height(u);
n_lm = height(env);
obs = zeros(n_odom, n_lm, 3);
sum_err_x = 0;
sum_err_y = 0;
sum_err_th = 0;
for i = 2:n_odom
sum_err_x = sum_err_x + 1*normrnd(0.05, 0.01);
sum_err_y = sum_err_y - 1*normrnd(0.01, 0.002);
sum_err_th = sum_err_th + 1*normrnd(0, 0.01);
u(i, 1) = u(i, 1) + sum_err_x;
u(i, 2) = u(i, 2) + sum_err_y;
u(i, 3) = u(i, 3) + sum_err_th;
end
odom = u;
% Observations
for i = 1:n_odom
for k = 1:n_lm
r = ((env(k, 1) - path(i, 1))^2 + (env(k, 2) - path(i, 2))^2)^0.5;
th = atan2(env(k, 2) - path(i, 2), env(k, 1) - path(i, 1)) - path(i, 3);
if r < r_thresh
obs(i, k, 1) = r + 0*normrnd(0, 0.1);
obs(i, k, 2) = th + 0*normrnd(0, 0.03); % 0.1 rad = 1.71 deg
obs(i, k, 3) = k;
end
end
end
if vis == true;
%Visualizations
r = 0.2;
for i = 1:n_odom
% Plotting the odometry data
scatter(odom(i, 1), odom(i, 2), 'r')
X = [odom(i,1), odom(i,1) + r*cos(odom(i,3))];
Y = [odom(i,2), odom(i,2) + r*sin(odom(i,3))];
line(X, Y, 'Color', 'r');
hold on
% Plotting the observations
lines = [];
obs_pos = [];
% lm = [];
for k = 1:n_lm
X = [path(i,1), path(i,1)+obs(i, k, 1)*cos(obs(i, k, 2) + path(i, 3))];
Y = [path(i,2), path(i,2)+obs(i, k, 1)*sin(obs(i, k, 2) + path(i, 3))];
L = line(X, Y, 'Color', '#00FFFF');
o_p = scatter(path(i,1)+obs(i, k, 1)*cos(obs(i, k, 2) + path(i, 3)), path(i,2)+obs(i, k, 1)*sin(obs(i, k, 2) + path(i, 3)), 5, 'red', 'filled');
lines = [lines, L];
obs_pos = [obs_pos, o_p];
% lm = [lm, obs(i, k, 1)];
hold on
end
% disp(lm)
pause(0.1)
% Removing all the annotations of the observation
for j = 1:n_lm
lines(j).Visible = 'off';
obs_pos(j).Visible = 'off';
end
end
end
end
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
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