MATLAB实现卡尔曼滤波器与空中机器人轨迹控制

资源摘要信息:"卡尔曼平滑滤波代码matlab-AerialRobotics" 本项目是马里兰大学CMSC828T课程的组成部分，涉及空中机器人的规划、感知和控制。项目使用MATLAB语言进行算法的实现，并具体包含以下几个方面的内容： 1. 轨迹规划：项目实现了生成菱形和螺旋轨迹的代码，并包括了相关调谐控制器的实现。在轨迹规划领域，设计能够满足特定路径要求并避免碰撞的飞行路径对于无人机自主飞行至关重要。螺旋轨迹和菱形轨迹的生成是基础，同时它们对于研究无人机的动态性能和控制策略具有实际意义。 2. 钻石轨迹与螺旋轨迹：这两种轨迹形式在无人机飞行中非常重要，因为它们能够展示无人机在三维空间中的机动性和操控性。菱形轨迹通常需要精确的飞行控制，以确保无人机能够精确地遵循预定的路线。螺旋轨迹则涉及到飞行高度的变化，是实现垂直起降等复杂飞行任务的基础。 3. 通过已知环境的轨迹规划和控制：项目中包含了模拟无人机在已知环境中从一点到另一点并避开障碍物的代码。这要求无人机具有路径规划和环境感知能力。无人机在规划路径时不仅要考虑起点和终点，还要能够实时识别并避开路径上的障碍物，确保飞行安全。 4. 3D路径细化算法：在P1Ph3文件夹中，实现了一个3D版本的Dijkstra算法，用于从Dijkstra算法的输出中过滤点以拟合平滑多项式。这种路径细化技术是提高路径精度和实现平滑飞行的关键。此外，项目还实现了一种算法，用于通过细化路径点拟合五阶和七阶多项式，进一步优化路径平滑度。 5. SLAM：在P2文件夹中，项目使用April标签实现了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）。SLAM技术允许无人机在未知环境中自主探索并构建环境地图，同时更新自身位置。这对于无人机的自主导航和避障是必不可少的。 6. 因子图和捆绑调整：使用因子图执行捆绑调整和平滑是SLAM的一部分。因子图是一种图形化建模方法，能够表示变量间的约束关系，非常适合解决SLAM问题。捆绑调整是优化相机位姿和地图点位置的过程，它依赖于因子图框架。项目中使用了GTSAM工具箱来创建因子图，这是一个基于贝叶斯推断的优化库，能够提供因子图优化所需的各种功能。 7. 扩展卡尔曼滤波器（EKF）：EKF是一种用于状态估计的算法，尤其在处理非线性系统时非常有用。在ekf文件夹中，项目试图实现扩展卡尔曼滤波器来融合传感器数据。这对于无人机在动态环境中维持准确状态估计，如位置和速度，是非常关键的。 8. 系统开源：标签"系统开源"表明该项目的所有代码都是开放给公众的。开源特性使得研究者和开发者能够自由地查看、修改和重新发布代码，这有助于推动技术的发展和知识的共享。 总体来说，该存储库中的代码涵盖了空中机器人领域的多个核心议题，包括轨迹规划、路径规划、环境感知、SLAM和状态估计等。此外，所有代码以MATLAB实现，并在很大程度上依赖于GTSAM工具箱，为相关领域的研究和教学提供了宝贵的资源。通过这些代码的学习和应用，能够加深对空中机器人自主控制技术的理解，并推动相关技术的进一步发展。