开始使用导航工具箱
设计，模拟和部署算法规划和导航
导航工具箱™提供的算法和分析工具设计的运动规划和导航系统。工具箱包含自定义的搜索和基于采样的路径规划师。它还包含传感器模型和算法的多传感器姿态估计。您可以使用自己的数据创建二维和三维地图陈述或产生使用包含在工具箱中的同时定位和映射（SLAM）算法的地图。提供了自驾车和机器人应用参考的例子。
您可以生成比较路径最优，平滑度和性能基准指标。该SLAM地图构造器应用程序可以让你交互式可视化和调试地图生成。您可以通过直接部署他们的硬件测试的算法（用MATLAB®编码器™要么金宝app®编码器）。
教程
- 旋转，方向和四元
这个例子回顾概念，三维旋转和四元如何被用来描述取向和旋转。
- 简介模拟IMU测量
使用本实施例显示如何模拟惯性测量单元（IMU）的测量
imuSensor系统对象。 - 估计位置和地面车辆的方向
此示例示出了如何通过从惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）接收器融合数据来估计地面车辆的位置和方向。
- 估计机器人姿态与扫描匹配
本实施例表明如何使用正态分布变换（NDT）算法[1]，以匹配两个激光扫描。
- 采用RRT计划移动，机器人路径
该示例示出了如何使用快速-随机树（RRT）算法通过已知的地图来规划车辆的路径。
- 实现同步定位与地图（SLAM）用激光雷达扫描
这个例子演示了如何实现使用上的姿态图形优化收集一系列的激光雷达扫描的同时定位和映射（SLAM）算法。
- 执行使用3-d激光雷达点云SLAM
该实施例表明如何实现使用点云处理算法和姿态图形优化收集3-d激光雷达传感器数据的同时定位和地图创建（SLAM）算法。
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