能用matlab运行的单目-Lidar融合SLAM实验代码

以下是一个基于MATLAB的单目Lidar融合SLAM实验代码的示例，参考自Github上的一个项目（https://github.com/MatlabSlamToolbox/MonoLidar-SLAM）：

% 单目-Lidar融合SLAM实验代码
clc;
clear all;
close all;

% 配置参数
config = struct();
config.workspace = './'; % 工作目录
config.sequenceName = 'kitti_00'; % 数据集名称
config.sequencePath = [config.workspace, 'dataset\', config.sequenceName, '\']; % 数据集路径
config.calibPath = [config.sequencePath, 'calib.txt']; % 相机和Lidar标定文件路径
config.imageFormat = '%06d.png'; % 图像文件格式
config.lidarFormat = '%06d.bin'; % Lidar点云文件格式
config.startTime = 0; % 数据起始时间，单位为秒
config.endTime = 100; % 数据结束时间，单位为秒

% 加载数据
data = loadData(config);

% 初始化
state = struct();
state.time = data.times(1); % 时间戳
state.R = eye(3); % 旋转矩阵
state.t = zeros(3, 1); % 平移向量
state.P = zeros(6, 6); % 状态协方差矩阵
state.lidarMap = []; % Lidar地图

% 循环处理每一帧数据
for i = 2:length(data.times)
    % 时间间隔
    dt = data.times(i) - state.time;
    
    % 预测状态
    [state, F] = predict(state, dt);
    
    % 观测更新
    [state, H, R] = update(state, data.images(:, :, i), data.lidars{i});
    
    % 协方差更新
    state.P = F * state.P * F' + R;
    K = state.P * H' / (H * state.P * H' + R);
    state.P = (eye(6) - K * H) * state.P;
    
    % 可视化
    visualize(state, data.images(:, :, i), data.lidars{i});
end

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体数据集和算法进行修改。此外，还需要安装MATLAB SLAM工具箱（https://github.com/MatlabSlamToolbox/Matlab-Slam-Toolbox）以及其他依赖库。