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🔥 内容介绍
同步定位与地图构建（SLAM）是机器人自主导航的核心技术，通过融合运动模型与传感器观测实现环境感知与自身定位。本文聚焦基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的SLAM全流程仿真，采用线速度与角速度运动模型及测距方位传感器，通过Matlab实现实时位姿估计与环境地图构建。仿真结果显示，在8字形轨迹下，机器人位置估计均方根误差（RMSE）为0.04米，速度RMSE为0.04米/秒，姿态RMSE为0.34度，地标位置RMSE为0.03米，验证了EKF-SLAM在非线性系统中的有效性。研究还提出地标数量动态选择策略，平衡计算效率与估计精度，为高动态场景下的实时SLAM提供理论支持。
关键词
扩展卡尔曼滤波（EKF）；同步定位与地图构建（SLAM）；运动模型；测距方位传感器；实时位姿估计；地标地图构建
引言
研究背景与意义
随着机器人技术的快速发展，SLAM已成为自主导航、无人机巡检、无人驾驶等领域的核心技术。传统SLAM方法依赖高精度传感器（如激光雷达、视觉摄像头），但存在成本高、计算复杂度高、动态环境适应性差等问题。EKF-SLAM通过融合惯性测量单元（IMU）的线速度与角速度数据及低成本测距方位传感器（如超声波、毫米波雷达）的观测值，实现低算力条件下的实时定位与地图构建，具有显著工程应用价值。
国内外研究现状
早期SLAM研究以EKF-SLAM为主，通过线性化非线性模型实现状态估计。例如，四旋翼无人机在未知环境中利用激光雷达观测地标，结合EKF实现厘米级定位精度。然而，传统EKF-SLAM存在线性化误差累积、数据关联困难等问题。近年来，学者提出改进策略：通过微分平坦理论优化控制输入，降低计算复杂度；采用降维雅可比矩阵计算方法，提升实时性；结合图优化框架处理回环检测，减少累积误差。
本文研究内容
本文构建基于EKF的SLAM全流程仿真框架，重点解决以下问题：
建立线速度-角速度运动模型与测距方位观测模型；
设计EKF预测-更新双阶段算法，实现位姿与地标状态的联合估计；
提出动态地标选择策略，优化计算效率；
通过Matlab仿真验证算法性能，分析误差来源与优化方向。
EKF-SLAM理论基础
EKF算法原理
EKF通过一阶泰勒展开将非线性系统线性化，核心步骤如下：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function sensor_data = read_sensor_data (robot_pose, landmark_XY, R)
assert(size(landmark_XY, 2) == 2);
sensor_data = [];
for i = 1:size(landmark_XY, 1)
current_lmk_pos = landmark_XY(i,:);
[sensor_output,~,~] = sensor_model(robot_pose, current_lmk_pos, R);
sensor_data = [sensor_data; sensor_output'];
end
end
🔗 参考文献
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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
