scansAndPoses

Извлеките сканы и соответствующие положения

Описание

пример

[scans,poses] = scansAndPoses(slamObj) возвращает сканы, используемые lidarSLAM возразите как lidarScan объекты, наряду с их связанным [x y theta] положения от базового графика положения slamObj.

[scans,poses] = scansAndPoses(slamObj,nodeIDs) возвращает сканы и положения для определенного идентификатора узла. Чтобы получить идентификаторы узла, смотрите базовый poseGraph объект в slamObj для идентификаторов узла.

Примеры

свернуть все

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')

Входные параметры

свернуть все

Лидарный объект SLAM в виде lidarSLAM объект. Объект содержит параметры алгоритма SLAM, данные о датчике, и базовый график положения раньше создавал карту.

Идентификаторы узла от графика положения в виде положительного целого числа. Узлы добавляются к графику положения с последовательными идентификационными номерами. Чтобы получить идентификаторы узла, смотрите базовый poseGraph объект в slamObj для идентификаторов узла.

Выходные аргументы

свернуть все

Чтения сканов лидара, возвращенные как lidarScan объект.

Положение для каждого сканирования, возвращенное как n-by-3 матрица [x y theta] векторы. Каждая строка является положением, которое соответствует скану в scans.

Расширенные возможности

Введенный в R2019b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте