Локализация

Одновременная локализация и картография, создание карты, одометрия

Используйте алгоритмы одновременной локализации и картографии (SLAM), чтобы создать карты, окружающие автомобиль, оборудованный датчиком на основе данных о лидаре или визуального. Используйте визуально-инерционную одометрию, чтобы оценить положение (положение и ориентация) транспортного средства на основе данных из встроенных датчиков, таких как инерционные модули измерения (IMUs).

Функции

развернуть все

Вращения

`rigid3d`	3-D твердое геометрическое преобразование
`quaternion`	Создайте массив кватерниона
`dist`	Угловое расстояние в радианах
`rotateframe`	Вращение системы координат кватерниона
`rotatepoint`	Вращение точки кватерниона
`rotmat`	Преобразуйте кватернион в матрицу вращения
`rotvec`	Преобразуйте кватернион в вектор вращения (радианы)
`rotvecd`	Преобразуйте кватернион в вектор вращения (степени)
`parts`	Извлеките части кватерниона
`euler`	Преобразуйте кватернион в Углы Эйлера (радианы)
`eulerd`	Преобразуйте кватернион в Углы Эйлера (степени)
`compact`	Преобразуйте массив кватерниона в N-by-4 матрица

Визуальный SLAM

`imageviewset`	Управляйте данными для структуры от движения, визуальной одометрии и визуального SLAM
`optimizePoses`	Оптимизируйте абсолютные положения с помощью относительных ограничений положения
`createPoseGraph`	Создайте график положения
`relativeCameraPose`	Вычислите относительное вращение и перевод между положениями камеры
`triangulate`	3-D местоположения неискаженных соответствующих точек в стереоизображениях
`bundleAdjustment`	Совершенствуйте положения камеры и 3-D точки
`bundleAdjustmentMotion`	Совершенствуйте положение камеры с помощью корректировки пакета только для движения
`bundleAdjustmentStructure`	Совершенствуйте 3-D точки с помощью корректировки пакета только для структуры

Лоцируйте SLAM

`pcviewset`	Справьтесь данные для облака точек основывали визуальную одометрию и SLAM
`optimizePoses`	Оптимизируйте абсолютные положения с помощью относительных ограничений положения
`createPoseGraph`	Создайте график положения
`scanContextDistance`	Расстояние между дескрипторами контекста скана
`scanContextDescriptor`	Извлеките дескриптор контекста скана из облака точек
`pctransform`	Преобразуйте 3-D облако точек
`pcalign`	Выровняйте массив облака точек
`pcregistercorr`	Укажите две корреляции фазы использования облаков точек
`pcregistercpd`	Укажите два облака точек с помощью алгоритма CPD
`pcregistericp`	Укажите два облака точек с помощью алгоритма ICP
`pcregisterndt`	Укажите два облака точек с помощью алгоритма NDT

Темы

Вращения, ориентации и кватернионы для автоматизированного управления

Кватернионы являются гиперкомплексными числами с четырьмя частями, которые используются, чтобы описать трехмерные вращения и ориентации. Узнать, как использовать их для автоматизированных ведущих приложений.

Монокулярная визуальная одновременная локализация и картография (Computer Vision Toolbox)

Визуальная одновременная локализация и картография (vSLAM).