2D-SLAM

姓名：刘振博 学号：201920 完成工作：一维状态量的Kalman Filter仿真，二维状态量的Extended Kalman Filter仿真，应用EKF实现2D-SLAM。系统建模：x+ = F_x * x + F_u * u + F_n * n，y = H * x + v。其中：F_x = 1；F_u = 1；F_n = 1；u = 1；H = 0.5；Q = 1；R = 1。状态先验：x = 0；P = 1e4。仿真初值：X = 7。仿真结果：二维状态量的EKF仿真系统模型：x+ = f(x, u, n)，y = h(x) + v。系统定义：x = [px py vx vy]'，y

这个存储库包含MATLAB或Python编写的SLAM算法代码。SLAM是指同时定位和地图构建，涵盖了来自LUH SLAM课程的代码示例。详细信息请参阅：

此Matlab源码包括两种模式：与ORB SLAM集成的对象SLAM，以及适用于多维数据集的基本SLAM实现。它利用ROS bag输入进行在线SLAM，从离线3D对象中读取检测结果。对象SLAM算法通过每帧检测的3D长方体优化相机和长方体姿态。对应于C++版本的单图像长方体检测的detect_3d_cuboid。如需引用，请参阅相关文献 CubeSLAM：单眼3D对象SLAM，IEEE Transactions on Robotics 2019，S.Yang，S.Scherer。

MATLAB RANSAC 代码

这个基于 MATLAB 的 D2D 通信系统模拟器还蛮适合用来做毕业设计或者课程设计的。源码挺干净，经过严格测试，可以直接运行。你只需要下载解压就好，基本不用担心会有兼容性问题。嗯，代码结构清晰，方便修改和调试。如果你是搞数字通信或者类似方向的专业，应该能快上手。关键是，它功能挺全，支持的模拟模块也比较多，能你快速完成设计任务。 有任何使用问题可以随时找博主沟通，解答也及时。如果你在做类似的项目，下载这个模拟器，绝对能节省不少时间。最好先检查一下相关环境设置，确保 MATLAB 运行正常，再开始搞定代码，效果会更好。，挺推荐的！

The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optio

这对于处理时需要将3D图像转换为2D图像进行配准的情况非常有用，例如基于地标的薄板样条方法。

二维图像分形维数计算，包含MATLAB代码，包括主函数、盒子数计算、分形维数计算。

《RRT_Star算法在三维与二维路径规划中的应用》RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于复杂环境中寻找机器人路径的有效方法，属于概率道路规划的一种。其核心思想是通过随机生成树节点并逐步扩展树来探索配置空间，找到从起点到目标点的可行路径。在此基础上，RRT*（RRT Star）进一步优化，确保路径逐渐收敛到最优解。 本压缩包“RRT_Star_Algorithm.zip”包含RRT算法在三维和二维环境下的实现，提供了在MATLAB平台上的源代码，用户可根据需求进行修改。MATLAB因其强大的可视化功能*，非常适合进行路径规划仿真。 2D环境中的RR

资源分配的 MATLAB 代码，做 V2X+D2D 仿真挺顺手。主文件main_rateVsSpeed.m一跑，就能复现论文图 5，其他函数文件都配好了，改点参数还能画别的图。嗯，代码结构比较清晰，变量命名也算直白，不会让你看得一头雾水。适合做车联网、D2D 通信研究的同学，尤其想快速复现实验结果的时候，真挺省事。如果你想在论文基础上加自己的算法，直接在主流程插入就行，响应也快。