基于扩展卡尔曼滤波和加权非线性最小二乘的二维同时定位与映射仿真 蓝色圆圈是机器人的真实姿势，红色圆圈是机器人的估计姿势 两个蓝星是特征的实际位置，两个红星是特征的估计位置 介绍 在Matlab中模拟具有两个要素和一个绕要素1旋转的机器人的2D地图。 （机器人可以观察到两个特征相对于自身的角度和距离）。 使用观察数据和控制数据分别基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和加权非线性最小二乘法（WNLS）来估计机器人的姿态和两个特征的位置（即通过EKF和WNLP解决简单的2D SLAM ）。 （SLAM）：是在构建或更新未知环境的地图同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 先决条件 所有代码仅在 视窗10 1809 Matlab R2018b 不能保证这些代码在其他版本中具有良好的兼容性。 用法 双击F00_Main_EKF.m以运行基于EKF的2D SLAM仿真。 双击F00_Main_NL