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')