在MATLAB中实现EKF-SLAM算法时，应如何处理传感器数据以完成机器人定位和地图构建？请详细说明建模和仿真运行的过程。

EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波-同时定位与地图构建）是一种在机器人技术领域中广泛应用的技术，它通过融合传感器数据来进行机器人的位置估计和环境地图的构建。为了深入理解EKF-SLAM在MATLAB中的具体实现方式，推荐参考《MATLAB实现SLAM仿真：EKF-SLAM案例解析》。这份资源详细解释了SLAM技术的原理和在MATLAB中进行仿真的具体步骤，对于解决您的问题具有直接帮助。

参考资源链接：[MATLAB实现SLAM仿真：EKF-SLAM案例解析](https://wenku.csdn.net/doc/29rys2npxx?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中实现EKF-SLAM算法时，首先需要建立机器人运动和观测模型。这包括定义状态变量、控制输入、过程噪声和观测噪声。状态变量通常包括机器人的位置、方向和地图中的地标位置。控制输入则是机器人动作指令，如移动距离和旋转角度。

接下来，编写MATLAB代码来实现EKF。EKF的关键在于状态估计的线性化过程，通常通过泰勒展开将非线性函数在当前状态估计附近线性化。在MATLAB中，可以使用内置函数来辅助这一过程，如使用'jacobian'函数来计算雅可比矩阵。

在状态更新之后，需要进行地图更新，即在接收到新的传感器数据后，结合已有的地图信息，利用EKF来更新地图中地标的位置。这一过程通常包括数据关联和状态更新两个步骤。

为了进行仿真，需要生成或获取模拟的传感器数据。这可能包括模拟的激光雷达、摄像头或其他传感器数据。在MATLAB中，可以使用相应的函数生成这些数据或通过MATLAB的硬件接口获取真实传感器数据。

最后，利用MATLAB的绘图功能，将机器人的运动轨迹和构建的地图可视化。可以使用MATLAB的plot函数以及地图相关的可视化工具，如'scatter'或'image'等。

通过《MATLAB实现SLAM仿真：EKF-SLAM案例解析》中的案例解析和示例代码，您可以深入学习如何在MATLAB环境中设置EKF-SLAM的参数，运行仿真，并对结果进行评估和调试。这将帮助您更全面地掌握SLAM技术，并在实际的机器人导航和计算机视觉项目中应用这一技术。

参考资源链接：[MATLAB实现SLAM仿真：EKF-SLAM案例解析](https://wenku.csdn.net/doc/29rys2npxx?spm=1055.2569.3001.10343)