仍旧使用ekf滤波，结合以上条件给出matlab代码

以下是使用EKF进行滤波的Matlab代码，假设观测量r_x和r_y已经被预处理并存储在了向量r中。

% 状态方程：x_k = f(x_{k-1}, u_{k-1}) + w_k
% 观测方程：y_k = h(x_k) + v_k

% 初始化状态变量和协方差矩阵
x = [0; 0; 0]; % 状态向量 [x, y, theta]
P = eye(3); % 协方差矩阵

% 定义观测噪声的协方差矩阵
R = diag([0.1, 0.1]);

% 定义系统噪声的协方差矩阵
Q = diag([0.1, 0.1, 0.01]);

% 定义状态转移函数
f = @(x, u) [x(1) + u(1)*cos(x(3)); x(2) + u(1)*sin(x(3)); x(3) + u(2)];

% 定义观测函数
h = @(x) [sqrt(x(1)^2 + x(2)^2); atan2(x(2), x(1))];

% 定义状态转移雅可比矩阵
F = @(x, u) [1, 0, -u(1)*sin(x(3)); 0, 1, u(1)*cos(x(3)); 0, 0, 1];

% 定义观测雅可比矩阵
H = @(x) [x(1)/sqrt(x(1)^2+x(2)^2), x(2)/sqrt(x(1)^2+x(2)^2), 0; -x(2)/(x(1)^2+x(2)^2), x(1)/(x(1)^2+x(2)^2), 0];

% 初始化存储结果的向量
x_filtered = zeros(3, length(r));
P_filtered = zeros(3, 3, length(r));

% 执行滤波
for i = 1:length(r)
    % 预测状态和协方差矩阵
    x_pred = f(x, [v, omega]);
    P_pred = F(x, [v, omega]) * P * F(x, [v, omega])' + Q;

    % 计算卡尔曼增益
    K = P_pred * H(x_pred)' / (H(x_pred) * P_pred * H(x_pred)' + R);

    % 更新状态和协方差矩阵
    x = x_pred + K * ([r(i, 1); r(i, 2)] - h(x_pred));
    P = (eye(3) - K * H(x_pred)) * P_pred;

    % 存储结果
    x_filtered(:, i) = x;
    P_filtered(:, :, i) = P;
end

其中，v和omega是机器人的线速度和角速度，r是观测到的距离向量，x_filtered和P_filtered是存储滤波结果的向量和矩阵。需要注意的是，上面代码中的状态方程和观测方程是根据你提供的观测方程进行推导的，如果有误请自行修改。