EKF SLAM与FastSLAM技术解读及MATLAB实现概览

资源摘要信息:"SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）是一种让机器人或自动驾驶汽车在未知环境中通过传感器信息来实现自身位置定位和环境地图构建的技术。SLAM技术对于实现自主导航和避障功能至关重要。 EKF SLAM（Extended Kalman Filter SLAM）是一种基于扩展卡尔曼滤波器的SLAM算法。EKF SLAM利用卡尔曼滤波器来估计机器人在环境中移动时的位置，并构建出环境地图。在EKF SLAM中，机器人将观测到的环境特征作为测量值，通过卡尔曼滤波器的预测-更新循环，估计出机器人的位置和环境特征的位置。EKF SLAM需要对机器人运动模型和观测模型进行线性化处理，但其计算复杂度较低，适用于特征较多的环境。 FastSLAM则是一种基于粒子滤波器的SLAM算法，用于解决大规模或高维状态空间问题。FastSLAM使用了蒙特卡洛方法来近似机器人的位置和环境地图的概率分布，每个粒子代表机器人可能的一个位置和该位置下的环境地图。FastSLAM算法的核心思想是将定位和地图构建的问题分解为多个子问题，通过粒子滤波器进行粒子的重采样和权重更新。FastSLAM具有较好的扩展性和适应性，能有效处理环境动态变化和传感器噪声问题。 MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。在SLAM研究领域，MATLAB常被用来实现算法原型、测试算法性能以及进行仿真分析。MATLAB提供的工具箱和函数库可以帮助研究人员快速构建SLAM算法模型，并对算法进行仿真测试。 根据提供的信息，压缩包文件"SLAM-intro-main"可能包含了关于EKF SLAM和FastSLAM的基础知识介绍、算法实现示例以及在MATLAB环境下的仿真测试代码。通过这些材料，读者可以对SLAM技术有一个基本的理解，并且能够学习如何使用MATLAB来实现和测试EKF SLAM和FastSLAM算法。"