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标准数据集是由澳大利亚地面机器人中心（提供的，由其学者分别在大学停车场和维多利亚公园中驾驶图中所示的自主地面车辆进行实地采集得到，分别称为“”停车场数据集和“”维多利亚公园数据集。

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经典的SLAM入门教程，以扩展卡尔曼滤波器为基础的SLAM算法理论，有条件可以看coursera相关课程。一共四讲，深入浅出解答了什么是SLAM的基本原理，并有配套作业和matlab代码，供测试。

本文主要研究基于里程计和单目视觉传感器的地面车辆定位与地图构建问题。为了提高地面车辆视觉估计的精度，研究人员利用了近似平面运动的约束，并且通常将其作为SE（3）姿态的随机约束来实现。本文提出了一种在se（2）上直接参数化地面车辆姿态的简单算法。该方法不忽略se（2）运动扰动，而是将其引入一个新的se（2）-xyz约束的综合噪声项中，通过图像特征测量将se（2）姿态和3d地标关联起来。对于里程测量处理，我们还提出了一种有效的se（2）预积分算法。利用这些约束条件，以一种常用的图优化结构，开发了一个完整的视觉里程定位与映射系统。在工业室内环境下的实际实验验证了该方法在精度和鲁棒性方面的优越性。

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网上的代码好多错，我自己把程序里的bug一个个调好，EKF-SLAM 调通 MATLAB，不会掉坑，省时省力

模拟小车，激光雷达导航定位，采用卡尔曼滤波实现，激光雷达检测路标实现

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文重点研究并实现了以下部分：第一部分：智能移动机器人的机械设计，从选材、结构、动力等方面介绍设计思路；第二部分：智能机器人理论分析，介绍了机器人运动学模型、航迹推算、SLAM、主动定位和路径规划的核心算法；第三部分：硬件设计：阐述了上下位机系统的硬件设计思路；第四部分：软件设计，阐述上下位机的软件系统设计思路，以及调试方法；第五部分，通用性设计，阐述了移动机器人底盘的软硬件通用性设计；第六部分，实验结果与分析，阐述了本设计中的智能机器人实验效果与实验分析。（引用别人论文）