文件名称：数据融合matlab代码-ROB530Project:团队1专案
文件大小：56.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 06:03:35
系统开源
数据融合matlab代码基于传感器融合和相对观测的多机器人定位 王应学，陈璐，肖玉明，黄金润，Peter Wrobel-车队1 对于NAVARCH 568 WN 2021最终项目 使用扩展的卡尔曼滤波器（EKF）和粒子滤波器（PF）结合里程表数据，界标测量值和相对测量值，实际实现多机器人定位任务。 使用相对机器人位置更新的EKF和PF校正步骤的实现遵循的提出。 融合了相对测量值的滤波器更新通常比原始更新具有更好的性能。 链接到演示文稿：。 链接到演示幻灯片： 环境设定 该代码已在Matlab 2021a上进行了测试。 数据集 玩具数据 玩具问题数据是由项目组创建的综合数据。 它是通过将其他白噪声添加到综合控制输入以及界标和相对位置的地面真相测量而创建的。 下面显示了使用3个机器人生成的玩具数据的示例。 UTIAS多机器人协作本地化和制图数据集 我们使用来测试实际场景中的实现。 用法 命令格式： run_fused(numSteps, filter_name, if_toy_prob) numSteps ：时间步数，例如100 filter_name ：'EKF'或'PF'。 if_to
【文件预览】：
ROB530Project-main
----toy_problem_gen.m(8KB)
----run_fused.m(14KB)
----determine_usage.m(186B)
----run_fused.asv(14KB)
----EKF.m(18KB)
----PF.m(6KB)
----data()
--------MRCLAM1()
--------MRCLAM3.zip(7.72MB)
--------MRCLAM1.zip(5.83MB)
--------MRCLAM2()
--------sample_Intel_dataset_semantic.mat(3.92MB)
--------sample_Intel_dataset.mat(3.83MB)
--------MRCLAM3()
--------MRCLAM2.zip(7.32MB)
----real_problem_gen.asv(4KB)
----data_all.mat(36KB)
----playground.m(810B)
----real_problem_gen.m(4KB)
----lib()
--------plotfield.m(742B)
--------filter_initialization.m(2KB)
--------endPoint.m(304B)
--------plotcircle.m(1KB)
--------calculateEllipseXY.m(2KB)
--------generateScript.m(4KB)
--------generateMotion.m(747B)
--------system_initialization.m(1KB)
--------unscented_transform.m(3KB)
--------plotrobot.m(527B)
--------prediction.m(874B)
--------ellipse_plotter.m(1KB)
--------plotmarker.m(137B)
--------observation.m(483B)
--------plotSamples.m(225B)
--------plotcov2d.m(2KB)
--------mahalanobis.m(330B)
--------sampleOdometry.m(666B)
--------draw_ellipse.m(2KB)
--------getfieldinfo.m(1KB)
----README.md(2KB)
----H_relative.m(891B)
----data_all_ss.mat(38KB)
----utils()
--------plot_semantic.m(1KB)
--------plot_variance.m(762B)
--------plot_mean.m(714B)
----run.m(9KB)
----gt_toy.jpg(30KB)
----dataparse.m(5KB)