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基于MATLAB的机器人定位程序，使用卡尔曼滤波器对噪声进行处理，含代码、轨迹图及相对误差曲线图。

使用EKF算法（拓展卡尔曼滤波）来估计机器人的位置信息，并实现可视化展示。该EKF算法还与里程计模型和GPS模型估计进行对比，来判断其估计效果。（运行时记得把.m文件改成英文，否则无法运行）

基于最小二乘法的移动机器人定位

移动机器人的路径规划技术和同时定位与建图技术是机器人实现真正智能化的前提。针对该问题，本文设计实现了一个基于机器人操作系统（ROS）的解决方案。在定位与建图中使用开源软件包Gmapping提供的算法，用于完成机器人在陌生环境中的自定位与地图构建功能。同时利用软件包navigation提供的路径规划算法完成机器人在已知环境地图中的导航和自主避障的能力。最后在机器人操作系统提供的仿真工具Gazebo中模拟机器人的真实环境，完成该系统测试和验证。仿真实验表明，该系统能够很好地完成机器人在室内环境中的定位、建图和导航功能。

为了满足机器人精确定位的要求,提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法并介绍了如何利用 Matlab 搭建移动机器人定位系统的仿真模型。仿真程序建立了移动机器人活动的虚拟环境,模拟了机器人的运动模型、里程 计、激光雷达观测模型,利用扩展卡尔曼滤波算法将里程计和激光传感器采集的数据进行融合;最后,由匹配的环境 特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计。仿真试验的结果表明该定位系统具有较高的定位精度。模块化 的仿真系统设计有利于其他定位算法的验证,对机器人系统的理论研究以及实用化具有重要的作用。

移动机器人定位方面的论文 国外sci和顶级会议的相关论文，90年代经典的多引用率，以及目前个别最新的论文。