SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，是机器人和自动驾驶领域中的核心技术之一，通过实时构建环境地图并确定自身位置，实现精准导航。广泛应用于无人机、服务机器人及AR/VR等场景中。掌握SLAM不仅能够提升个人在计算机视觉与传感器融合方面的专业能力，...
虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。
虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。
Extended Kalman Filter for robot localization, mapping, SLAM. Matlab 仿真机器人应用扩展卡尔曼滤波器localization, mapping, SLAM.
本文针对SLAM数据关联中使用最为广泛的最近邻方法作了改进，利用特征估计位置与载体预测位置之间的欧氏距离计算代替了全部特征与每个量测之间的马氏距离计算，避免了大量的矩阵乘法计算。该算法简单易行，降低了算法的计算复杂度，有利于SLAM算法的实...
用于移动机器人SLAM的仿真工具箱（CAS Robot Navigation Toolbox）。由Kai Arras编写。可迅速构建移动机器人仿真平台。