Implement Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Algorithms with MATLAB
Simultaneous Localization and Mapping or SLAM algorithms are used to develop a map of an environment and localize the pose of a platform or autonomous vehicle in that map. SLAM algorithms allow the platform to map out unknown environments. Engineers use the map information to carry out tasks such as path planning and obstacle avoidance.
SLAM algorithms are useful in many applications such as navigating a fleet of mobile robots to arrange shelves in a warehouse, parking a self-driving car in an empty spot, or delivering a package by navigating a drone in an unknown environment. MATLAB® and Simulink® provide SLAM algorithms, functions, and analysis tools to develop various mapping applications. You can implement simultaneous localization and mapping along with other tasks such as sensor fusion, object tracking path planning, and path following.
In this video, you will learn about implementing 2D SLAM algorithm using Navigation Toolbox™. Two new products were introduced in R2019b to complement the capabilities of Robotics System Toolbox™: Navigation Toolbox and ROS Toolbox.
Published: 15 Mar 2018
Related Products
Learn More
Featured Product
Navigation Toolbox
Up Next:
Related Videos:
Web サイトの選択
Web サイトを選択すると、翻訳されたコンテンツにアクセスし、地域のイベントやサービスを確認できます。現在の位置情報に基づき、次のサイトの選択を推奨します:
また、以下のリストから Web サイトを選択することもできます。
最適なサイトパフォーマンスの取得方法
中国のサイト (中国語または英語) を選択することで、最適なサイトパフォーマンスが得られます。その他の国の MathWorks のサイトは、お客様の地域からのアクセスが最適化されていません。
南北アメリカ
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
ヨーロッパ
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
アジア太平洋地域
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)