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基于Matlab软件的航天器控制工具箱Spacecraft Control Toolbox 是Princeton Satellite System公司（简称PSS）最早和应用最广的产品之一，有20多年的历史，被广泛用来设计控制系统、进行姿态估计、分析位置保持精度、制定燃料预算以及分析航天器动力学特性等工作。Spacecraft Control Toolbox工具箱经过多次飞行验证，证明是行之有效的。这个工具箱涵盖了航天器控制设计的各个方面。用户可以在很短的时间内完成各种类型航天器控制系统的设计和仿真试验。软件的模型和数据易于修改，具有良好的可视化功能。大部分算法都可以看到源代码。附件中为源代

该程序实现的功能为：检索出指定的图像文件，并从检索出的图像中检索出指定的物体 。1,主程序为Run.m和Run.fig。2、颜色特征，形状特征，纹理特征为对应的各子程序。3、图像库为Corel1。如有不明之处，可联系Email至hqucuihao@163.com交流。

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在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

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