https://github.com/smorodov/slam2d_c_port

Минимальная реализация EKF SLAM 2D
https://github.com/smorodov/slam2d_c_port

Last synced: 5 days ago
JSON representation

Минимальная реализация EKF SLAM 2D

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/smorodov/slam2d_c_port
• Owner: Smorodov
• License: mit
• Created: 2024-04-12T15:45:39.000Z (about 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-04-13T18:07:33.000Z (about 1 year ago)
• Last Synced: 2025-02-17T14:49:41.783Z (3 months ago)
• Language: C++
• Size: 3.15 MB
• Stars: 2
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

        
# SLAM 2D

Простая реализация 2d ekf slam для робота со сканером дающим мзмерения в форме расстояния и угла, моделируется шум в сигнале управления и шум в результатах измерения радара.

## Что такое EKF SLAM

EKF SLAM (Extended Kalman Filter Simultaneous Localization and Mapping) - это метод, используемый для одновременной локализации робота и построения карты окружающей среды. В основе EKF SLAM лежит фильтр Калмана, расширенный для учета неопределенности в оценках состояния робота и карты.

Процесс EKF SLAM обычно состоит из нескольких шагов:

1. **Предсказание состояния робота**:

   - Используется модель движения робота и управляющее воздействие (например, скорость и угловое ускорение) для предсказания нового состояния робота.

   - Этот шаг обновляет оценку местоположения и ориентации робота.

2. **Предсказание состояния карты**:

   - Используется модель движения и текущая оценка местоположения робота для предсказания нового положения признаков на карте.

   - Этот шаг обновляет оценку расположения объектов на карте.

3. **Обновление состояния робота на основе измерения**:

   - Робот совершает наблюдения за окружающей средой (например, распознавание признаков на карте) и получает измерения.

   - Измерения сравниваются с предсказанными положениями признаков на карте, и корректируется оценка местоположения и ориентации робота.

4. **Обновление состояния карты на основе измерения**:

   - После обновления оценки местоположения робота на основе измерения, оценки расположения признаков также обновляются на основе измерений.

   - Это позволяет уточнить карту окружающей среды на основе наблюдений робота.

## Видео работы программы.

[![Watch the video](https://i.ytimg.com/vi_webp/yrt2bietxJs/oar2.webp)](https://www.youtube.com/shorts/yrt2bietxJs)

## Зввисимости

* Eigen3 для матричных вычислений.

* OpenCV для отрисовки (легко отцепляется)

Файл matrix.txt нужно переписать в папку с exe-шником.

Проект проверялся на VS2022.