【滤波跟踪】基于扩展卡尔曼滤波EKF的SLAM仿真程序，用于无人机在未知环境中通过激光雷达LiDAR观测地标，同时估计自身状态（位置、速度、姿态等）和地标位置，实现自主导航与环境感知附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在需要执行高动态机动的危险任务中，无人机同步定位与地图构建（SLAM）技术具有显著应用价值。本文提出一种基于微分平坦的线性二次调节器（LQR）方案，用于四旋翼无人机的 SLAM 实现 —— 该方案融合惯性测量单元（IMU）和激光雷达（LiDAR）的传感器测量数据，同时考虑了传感器的探测范围、视场角等约束条件。此外，本文还提出一种降低基于扩展卡尔曼滤波的 SLAM（EKF-SLAM）计算复杂度的策略。为验证所提方法的性能，研究设置了已知地标和未知地标两种场景，让四旋翼无人机沿 “8” 字形轨迹飞行。实验结果表明，两种场景下无人机状态估计误差具有可比性；所提方法的精度可通过以下均方根误差（RMSE）验证：无人机位置估计 RMSE 为 0.04 米、速度估计 RMSE 为 0.04 米 / 秒、姿态估计 RMSE 为 0.34 度，地标位置估计 RMSE 为 0.03 米。最后，通过分析 EKF-SLAM 每一步的平均计算时间与地标数量的关系，可为每一步策略性选择地标数量提供依据，从而最大化传感器数据利用率并提升系统性能。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% Commanded Angles

psi_t = r_t(7);

C_3 = C(3,psi_t);

z = - (m / f_T) * C_3' * u_p;

phi_c = asin(-z(2));

theta_c = atan2(z(1), z(3));

Lambda_c = [phi_c; theta_c; psi_t];

%% Commanded Angular rates

u_psi = u_r(4);

p_c = 0;

q_c = 0;

r_c = u_psi * cos(theta_c) / cos(phi_c);

omega_c = [p_c; q_c; r_c];

🔗 参考文献

Rauniyar, S.; Bhalla, S.; Choi, D.; Kim, D. EKF-SLAM for Quadcopter Using Differential Flatness-Based LQR Control. Electronics 2023, 12, 1113. https://doi.org/10.3390/electronics12051113

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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