Создайте карту заполнения из сканирований лидара
map = buildMap(scans,poses,mapResolution,maxRange)occupancyMap карта путем вставки лидара scans в данном poses. Задайте разрешение получившейся карты, mapResolution, и максимальная область значений датчика лидара, maxRange.
buildMap функционируйте берет в показаниях сканирования лидара и сопоставленных положениях, чтобы создать сетку заполнения как lidarScan объекты и сопоставленный [x y theta] положения, чтобы создать occupancyMap.
Загрузите сканирование и оценки положения, собранные из датчиков на роботе в гараже. Собранные данные сопоставляются с помощью lidarSLAM алгоритм, который выполняет сканирование, соответствующее, чтобы сопоставить сканирования и настроить положения по полной траектории робота. Проверяйте, чтобы убедиться, сканирования и положения являются той же длиной.
load scansAndPoses.mat
length(scans) == length(poses)ans = logical
1
Создайте карту. Задайте сканирования и положения в buildMap функционируйте и включайте желаемое разрешение карты (10 ячеек на метр) и макс. область значений лидара (19,2 метров). Каждое сканирование добавляется в связанных положениях, и значения вероятности в сетке заполнения обновляются.
occMap = buildMap(scans,poses,10,19.2);
figure
show(occMap)
title('Occupancy Map of Garage')
Используйте lidarSLAM объект итеративно добавлять и сравнить сканирования лидара и создать оптимизированный график положения траектории робота. Чтобы получить карту заполнения от связанных положений и сканирований, используйте buildMap функция.
Загрузите данные и настроенный алгоритм SLAM
Загрузите массив ячеек lidarScan объекты. Сканирования лидара 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 произведите сканирования путем выбора только каждого 40-го сканирования.
load garage_fl1_southend.mat scans scans = scans(1:40:end);
Чтобы настроить алгоритм SLAM, укажите диапазон лидара, сопоставьте разрешение, порог закрытия цикла и поисковый радиус. Настройте эти параметры для своего определенного робота и среды. Создайте lidarSLAM объект этими параметрами.
maxRange = 19.2; % meters resolution = 10; % cells per meter slamObj = lidarSLAM(resolution,maxRange); slamObj.LoopClosureThreshold = 360; slamObj.LoopClosureSearchRadius = 8;
Добавьте сканирования итеративно
Используя for цикл, добавляют сканирования к объекту 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.
for i = 1:numel(scans) addScan(slamObj,scans{i}); if rem(i,10) == 0 show(slamObj); end end
Просмотрите карту заполнения
После добавления всех сканирований к объекту SLAM создайте occupancyMap карта путем вызова buildMap со сканированиями и положениями. Используйте то же разрешение карты и макс. область значений, которую вы использовали с объектом SLAM.
[scansSLAM,poses] = scansAndPoses(slamObj);
occMap = buildMap(scansSLAM,poses,resolution,maxRange);
figure
show(occMap)
title('Occupancy Map of Garage')