使用ekfSLAM，使用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法和数据关联的最大似然算法，可靠地实现地标同步定位和制图（SLAM）。在本例中，将创建车辆周围的地标地图，同时跟踪车辆的路径。通过使用噪音控制命令移动车辆生成轨迹，并使用沿途遇到的地标形成地图。通过再次观察路标，纠正车辆轨迹和路标估计值。

结合机器人里程测量数据和观察到的基准标记（称为AprilTags），以更好地估计机器人轨迹和环境中的地标位置。

演示如何实现同步本地化和映射（SLAM）使用点云处理算法和姿势图优化对收集的三维激光雷达传感器数据进行算法处理。本示例的目标是估计机器人的轨迹，并从三维激光雷达点云和估计的轨迹创建环境的三维占用地图。

演示如何使用姿势图优化在收集的一系列激光雷达扫描上实现同步定位和映射（SLAM）算法。本示例的目标是使用激光雷达扫描构建环境地图并检索机器人的轨迹。

演示如何使用姿势图优化在从模拟环境获得的激光雷达扫描上实现同步定位和映射（SLAM）算法。此示例需要Simulink®3D动画™ 导航工具箱™.万博1manbetx