MATLAB仿真教程：EKF扩展卡尔曼滤波SLAM地图路线规划

该资源基于2019a版本的Matlab环境，包含了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）领域的地图路线规划仿真项目。EKF（Extended Kalman Filter，扩展卡尔曼滤波）算法在其中用于处理非线性问题，这是在SLAM中处理传感器数据时常见的问题。SLAM是一种使机器人能够构建环境地图并确定自身位置的技术，广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域。 本资源针对的是基础教程领域，适合本科及硕士阶段的教研学习。它不仅包含了一个完整的仿真项目，还提供了对应的运行结果文件，帮助使用者直观理解SLAM技术的工作原理和效果。该资源通过包含的两个雷达和激光雷达数据文件（Radar_Lidar_Data1.csv和Radar_Lidar_Data2.csv），来展示如何在实际应用中通过EKF算法对数据进行滤波处理，从而提高目标定位的准确性。 资源中还包括了相关的理论研究文档，例如《基于无损卡尔曼滤波的车载双雷达目标位置估计方法.pdf》和《基于激光雷达的SLAM和融合定位方法综述.pdf》，以及《车载激光多普勒测速仪的卡尔曼滤波算法研究.pdf》。这些文档为SLAM技术在理论和实际应用上提供了深入的探讨，是学习和研究SLAM技术的重要参考资料。 在文件列表中，用户可以看到包含Matlab脚本文件EKF.m，该文件是整个仿真项目的核心，它实现了扩展卡尔曼滤波算法。README.md文件通常包含项目的介绍、安装和运行指南，是使用资源前的必读文档。最后，结果.jpg、Result1.png和Result2.png这三个文件分别展示了仿真运行后的结果图像，便于用户直观评估仿真效果。"