lidarSLAM

Выполните локализацию и картографию, используя сканы лидара

Описание

lidarSLAM класс выполняет одновременную локализацию и картографию (SLAM) для входных параметров датчика скана лидара. Алгоритм SLAM берет в сканах лидара и присоединяет их к узлу в базовом графике положения. Алгоритм затем сопоставляет сканы используя соответствия сканирования. Это также ищет закрытия цикла for, где сканы перекрывают ранее сопоставленные области, и оптимизирует положения узла в графике положения.

Создание

Синтаксис

slamObj = lidarSLAM

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange)

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans)

Описание

slamObj = lidarSLAM создает лидарный объект SLAM. Размер карты заполнения по умолчанию является 20 ячейками на метр. Максимальная область значений для каждого скана лидара составляет 8 метров.

пример

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange) создает лидарный объект SLAM и устанавливает MapResolution и MaxLidarRange свойства на основе входных параметров.

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans) задает верхнюю границу на количестве принятых сканирований, разрешенных при генерации кода. maxNumScans положительное целое число. Этот предел скана только требуется при генерации кода.

Свойства

развернуть все

`PoseGraph` — Лежание в основе графика положения, который соединяет сканы
`poseGraph` объект

Лежание в основе графика положения, который соединяет сканы в виде poseGraph объект. Добавление сканов к lidarSLAM обновления этот график положения. Когда закрытия цикла найдены, график положения оптимизирован с помощью OptimizationFcn.

`MapResolution` — Разрешение карты сетки заполнения
20 ячейки на метр (значение по умолчанию) | положительное целое число

Разрешение сетки заполнения указанной в виде положительного целого числа в ячейках на метр. Задайте разрешение карты по конструкции.

`MaxLidarRange` — Максимальная область значений датчика лидара
8 метры (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

Максимальная область значений датчика лидара в виде положительной скалярной величины в метрах. Укажите максимальный диапазон на конструкции.

`OptimizationFcn` — Оптимизационная функция графика положения
`optimizePoseGraph` (значение по умолчанию) | указатель на функцию

Оптимизационная функция графика положения в виде указателя на функцию. По умолчанию алгоритм вызывает optimizePoseGraph функция. Чтобы задать ваш собственный метод оптимизации, класс требует, чтобы функциональная подпись была:

[updatedPose,stat] = myOptimizationFcn(poseGraph)

poseGraph poseGraph объект. updatedPose n-by-3 вектор из [x y theta] положения перечислены в последовательном порядке идентификатора узла. stat структура, содержащая ResidualError поле как положительная скалярная величина. Используйте stat структура, чтобы включать другую информацию, относящуюся к вашей оптимизации.

`LoopClosureThreshold` — Порог для принятия закрытий цикла
100 (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

Пороговое значение из алгоритма соответствия сканирования для принятия закрытий цикла в виде положительной скалярной величины. Более высокие пороги соответствуют лучшему соответствию, но значения варьируются на основе данных о датчике.

`LoopClosureSearchRadius` — Поисковое обнаружение закрытия цикла for радиуса
8 метры (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

Радиус поиска для определения замыкания контура, указанный как положительный скаляр. Увеличение этого радиуса влияет на эффективность путем увеличения времени поиска. Настройте это расстояние на основе своей среды и ожидаемой траектории транспортного средства.

`LoopClosureMaxAttempts` — Количество попыток нахождения закрытий цикла
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Количество попыток нахождения закрытий цикличного выполнения в виде положительного целого числа. Увеличение числа попыток влияет на эффективность путем увеличения времени поиска.

`LoopClosureAutoRollback` — Позвольте автоматический откат добавленных закрытий цикла
`true` (значение по умолчанию) | `false`

Позвольте автоматический откат добавленных закрытий цикла в виде true или false. Объект SLAM отслеживает остаточную ошибку, возвращенную OptimizationFcn. Если это обнаруживает внезапное изменение в остаточной ошибке, и этим свойством является true, это отклоняет (откатывает) закрытие цикла.

`OptimizationInterval` — Количество закрытий цикла, которые, как принимают, инициировали оптимизацию
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Количество закрытий цикла, которые, как принимают, инициировали оптимизацию в виде положительного целого числа. По умолчанию, PoseGraph оптимизирован каждый раз lidarSLAM добавляет закрытие цикла.

`MovementThreshold` — Минимальное изменение в положении, требуемом обработать сканы
[0 0] (значение по умолчанию) | `[translation rotation]`

Минимальное изменение в положении, требуемом обработать сканы в виде [translation rotation] вектор. Относительное изменение положения для недавно добавленного скана вычисляется как [x y theta]. Если перевод в позиционном xy или вращение theta превышает эти пороги, lidarSLAM объект принимает скан и добавляет, что положение добавляется к PoseGraph.

Функции объекта

`addScan`	Добавьте сканы в лидарную карту SLAM
`copy`	Скопируйте лидарный объект SLAM
`removeLoopClosures`	Удалите замыкания контура из графика положения
`scansAndPoses`	Извлеките сканы и соответствующие положения
`show`	Постройте положения робота и сканы

Примеры

свернуть все

Выполните SLAM Используя сканы лидара

Скрипт Open Live Script

Используйте lidarSLAM объект итеративно добавлять и сравнить сканы лидара и создать оптимизированный график положения траектории робота. Чтобы получить карту заполнения от связанных положений и сканов, используйте buildMap функция.

Загрузите данные и настроенный алгоритм SLAM

Загрузите массив ячеек lidarScan объекты. Сканы лидара были собраны в гараже на роботе Husky® от ClearPath Robotics®. Как правило, сканы лидара взяты на высокой частоте, и каждый скан не нужен для SLAM. Поэтому уменьшите выборку сканирования путем выбора только каждого 40-го скана.

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 сканы итеративно

Используя for цикл, добавляют сканы к объекту SLAM. Объект использует сопоставление сканов, чтобы сравнить каждый добавленный скан с ранее добавленными единицами. Чтобы улучшить карту, объект оптимизирует график положения каждый раз, когда это обнаруживает закрытие цикла. Каждые 10 сканов, отобразите сохраненные положения и сканы.

for i = 1:numel(scans)

    addScan(slamObj,scans{i});
    
    if rem(i,10) == 0
        show(slamObj);
    end
end

Просмотрите карту заполнения

После добавления всех сканов к объекту SLAM создайте occupancyMap карта путем вызова buildMap со сканами 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')

Больше о

развернуть все

SLAM

Simultaneous localization and mapping (SLAM) является общей концепцией для алгоритмов, коррелирующих различные показания датчика, чтобы создать карту среды транспортного средства и оценок положения дорожки. Различные алгоритмы используют различные типы датчиков и методов для того, чтобы сопоставить данные.

lidarSLAM алгоритм использует сканы лидара и информацию об одометрии как входные параметры датчика. Сканы лидара сопоставляют среду и коррелируются друг между другом, чтобы создать базовый график положения траектории транспортного средства. Информацией об одометрии является дополнительный вход, который дает начальную оценку положения для сканов, чтобы помочь в корреляции. Алгоритмы сопоставления сканов сопоставляют сканы с ранее добавленными сканами, чтобы оценить относительное положение между ними и добавить их в базовый график положения.

График положения содержит узлы, соединенные ребрами, которые представляют относительные положения транспортного средства. Ребра задают ограничения на узел как информационная матрица. Чтобы откорректировать для дрейфующих оценок положения, алгоритм оптимизирует по целому графику положения каждый раз, когда это обнаруживает закрытия цикла.

Алгоритм принимает, что данные прибывают из транспортного средства, перемещающегося по среде и инкрементно получающего лазерные сканы вдоль ее пути. Поэтому сканы являются первыми по сравнению с новым сканом, чтобы идентифицировать относительные положения и добавляются к графику положения инкрементно. Однако алгоритм также ищет закрытия цикла for, которые идентифицируют, когда транспортное средство сканирует область, которую ранее посетили.

При работе с алгоритмами SLAM среда и датчики транспортного средства влияют на эффективность и качество корреляции данных. Настройте свои параметры правильно для вашей ожидаемой среды или набора данных.

Ссылки

[1] Гесс, Вольфганг, Дэймон Колер, Хольгер Рапп и Дэниел Андор. "Закрытие цикла в реальном времени в 2D ЛИДАРЕ SLAM". 2 016 международных конференций IEEE по вопросам робототехники и автоматизации (ICRA). 2016.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Используйте этот синтаксис при построении lidarSLAM объекты для генерации кода:

slamObj= lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans) задает верхнюю границу на количестве принятых сканирований, разрешенных при генерации кода. maxNumScans положительное целое число. Этот предел скана только требуется при генерации кода.

Смотрите также

optimizePoseGraph | poseGraph

Темы

Введенный в R2019b

Документация

lidarSLAM

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

`PoseGraph` — Лежание в основе графика положения, который соединяет сканы
`poseGraph` объект

`MapResolution` — Разрешение карты сетки заполнения
20 ячейки на метр (значение по умолчанию) | положительное целое число

`MaxLidarRange` — Максимальная область значений датчика лидара
8 метры (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`OptimizationFcn` — Оптимизационная функция графика положения
`optimizePoseGraph` (значение по умолчанию) | указатель на функцию

`LoopClosureThreshold` — Порог для принятия закрытий цикла
100 (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`LoopClosureSearchRadius` — Поисковое обнаружение закрытия цикла for радиуса
8 метры (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`LoopClosureMaxAttempts` — Количество попыток нахождения закрытий цикла
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`LoopClosureAutoRollback` — Позвольте автоматический откат добавленных закрытий цикла
`true` (значение по умолчанию) | `false`

`OptimizationInterval` — Количество закрытий цикла, которые, как принимают, инициировали оптимизацию
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`MovementThreshold` — Минимальное изменение в положении, требуемом обработать сканы
[0 0] (значение по умолчанию) | `[translation rotation]`

Функции объекта

Примеры

Выполните SLAM Используя сканы лидара

Больше о

SLAM

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Темы

Документация Navigation Toolbox

Поддержка

Документация

lidarSLAM

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

PoseGraph — Лежание в основе графика положения, который соединяет сканы poseGraph объект

MapResolution — Разрешение карты сетки заполнения20 ячейки на метр (значение по умолчанию) | положительное целое число

MaxLidarRange — Максимальная область значений датчика лидара8 метры (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

OptimizationFcn — Оптимизационная функция графика положения optimizePoseGraph (значение по умолчанию) | указатель на функцию

LoopClosureThreshold — Порог для принятия закрытий цикла100 (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

LoopClosureSearchRadius — Поисковое обнаружение закрытия цикла for радиуса8 метры (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

LoopClosureMaxAttempts — Количество попыток нахождения закрытий цикла1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

LoopClosureAutoRollback — Позвольте автоматический откат добавленных закрытий цикла true (значение по умолчанию) | false

OptimizationInterval — Количество закрытий цикла, которые, как принимают, инициировали оптимизацию1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

MovementThreshold — Минимальное изменение в положении, требуемом обработать сканы[0 0] (значение по умолчанию) | [translation rotation]

Функции объекта

Примеры

Выполните SLAM Используя сканы лидара

Больше о

SLAM

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Темы

Документация Navigation Toolbox

Поддержка

`PoseGraph` — Лежание в основе графика положения, который соединяет сканы
`poseGraph` объект

`MapResolution` — Разрешение карты сетки заполнения
20 ячейки на метр (значение по умолчанию) | положительное целое число

`MaxLidarRange` — Максимальная область значений датчика лидара
8 метры (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`OptimizationFcn` — Оптимизационная функция графика положения
`optimizePoseGraph` (значение по умолчанию) | указатель на функцию

`LoopClosureThreshold` — Порог для принятия закрытий цикла
100 (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`LoopClosureSearchRadius` — Поисковое обнаружение закрытия цикла for радиуса
8 метры (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`LoopClosureMaxAttempts` — Количество попыток нахождения закрытий цикла
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`LoopClosureAutoRollback` — Позвольте автоматический откат добавленных закрытий цикла
`true` (значение по умолчанию) | `false`

`OptimizationInterval` — Количество закрытий цикла, которые, как принимают, инициировали оптимизацию
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`MovementThreshold` — Минимальное изменение в положении, требуемом обработать сканы
[0 0] (значение по умолчанию) | `[translation rotation]`

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.