MATLAB实现2D机器人LIDAR定位与映射教程

资源摘要信息:"matlab飞行轨迹代码-Localisation_Mapping:使用LIDAR可视化探索建筑物的2D机器人-CourseraUPennRo" 知识点一：MATLAB飞行模拟代码 MATLAB飞行模拟代码是一种用于模拟飞行轨迹和环境的编程脚本，通过编程可以模拟机器人在特定环境中的运动轨迹。在本课程中，将使用MATLAB的Sandbox环境进行可视化，模拟一个2D机器人使用LIDAR探索建筑物内部的情况。 知识点二：本地化和映射 本地化和映射是机器人领域的重要技术，用于确定机器人在环境中的位置和姿态，并构建出环境地图。在本课程中，将通过使用已知地图和一系列LIDAR测量值，利用粒子滤波器估计机器人在建筑物中的位置和姿态，并通过这些快照推断其轨迹。 知识点三：LIDAR技术 LIDAR是一种通过发射激光脉冲并接收反射波来测量物体距离的遥感技术。在本课程中，LIDAR将被用于机器人在探索建筑物内部的过程中，用于检测和规避墙壁等障碍物。 知识点四：占用网格地图 占用网格地图是一种用于表示环境空间中哪些区域被占用的网格表示形式。在本课程中，将使用占用网格对数奇数更新构建自己的地图，以可视化机器人在建筑物内部的探索过程。 知识点五：粒子滤波器 粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波器，用于估计动态系统的状态。在本课程中，将使用粒子滤波器估计机器人在建筑物中的位置和姿态。 知识点六：Coursera在线课程 Coursera是一家提供在线课程的教育平台，拥有来自全球各地的顶尖大学和机构的教学资源。在本课程中，将使用Coursera提供的资源进行学习。 知识点七：宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院 宾夕法尼亚大学是一所位于美国宾夕法尼亚州费城的研究型大学，其工程与应用科学学院在机器人、人工智能等领域有着深厚的学术积累和研究实力。 知识点八：优化参数 在机器人领域，需要优化许多参数，包括LIDAR测量的分辨率、运动方差和粒子数量（位置搜索空间）。在本课程中，将面临一个具有挑战性的问题，即需要优化这些参数，以达到最佳的模拟效果。 知识点九：开源系统 开源系统是一种公开源代码的软件系统，任何人都可以查看、修改和重新分发代码。在本课程中，将使用开源系统进行学习和实践，有助于提高学习者的编程能力和理解能力。