EKF-SLAM Matlab仿真（2）

在EKF-SLAM系统中，机器人的移动路径可表示为X={x1,...,xk}，其中每个x代表机器人在第i时刻的位置与姿态。由于机器人在二维平面内移动，因此其姿态参数可描述为xi=[x，y，θ]。同时，路标的集合记作L={l1,...,ln}。为了实现系统的有效运行，需要建立运动方程和观测方程。考虑到这两个方程具有非线性特征，依据EKF理论，必须对其进行线性化处理，并计算出若干关键的雅可比矩阵。随后根据这些矩阵对EKF的预测阶段所涉及的两个方程以及更新阶段所包含的三个方程进行求解。

EKF-SLAM方法依赖于两个核心前提条件：一是误差服从高斯分布；二是工作点邻域内的非线性函数能够通过导数进行线性近似。当上述两个条件得以满足时，EKF-SLAM算法便能实时地对机器人的当前位姿及周围路标位置进行更新。

EKF-SLAM程序如下：

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 % FILE: slam.m 
    
 % DESC: Implements the SLAM algorithm based on a robot model and sensor 
    
 %       data from Nebot.
    
 %landmarks(