Используйте объект LidarSLAM
итеративно добавлять и сравнить сканирования лазерного дальномера и создать оптимизированный график положения траектории робота. Чтобы получить карту заполнения от связанных положений и сканирований, используйте функцию
buildMap
.
Загрузите данные и настроенный алгоритм SLAM
Загрузите массив ячеек объектов lidarScan
. Сканирования лазерного дальномера были собраны в гараже на роботе Husky® от ClearPath Robotics®. Как правило, лоцируйте сканирования, взяты в высокой частоте, и каждое сканирование не нужно для SLAM. Поэтому вниз выберите сканирования путем выбора только каждого 40-го сканирования.
Чтобы настроить алгоритм SLAM, задайте область значений лазерного дальномера, сопоставьте разрешение, порог закрытия цикла и поисковый радиус. Настройте эти параметры для своего определенного робота и среды. Создайте объект LidarSLAM
с этими параметрами.
Добавьте сканирования итеративно
Используя цикл for
, добавьте сканирования в объект SLAM. Объект использует сканирование, соответствующее, чтобы сравнить каждое добавленное сканирование с ранее добавленными единицами. Чтобы улучшить карту, объект оптимизирует график положения каждый раз, когда это обнаруживает закрытие цикла. Каждые 10 сканирований, отобразите сохраненные положения и сканирования.
Просмотрите карту заполнения
После добавления всех сканирований к объекту SLAM создайте карту robotics.OccupancyGrid
путем вызова buildMap
со сканированиями и положениями. Используйте то же разрешение карты и макс. область значений, которую вы использовали с объектом SLAM.