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).
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.
Изучите визуальный рабочий процесс одновременной локализации и картографии (SLAM).
Монокулярная визуальная одновременная локализация и картография
Визуальная одновременная локализация и картография (vSLAM).
Создайте карту из данных о лидаре
Обработайте 3-D данные о датчике лидара, чтобы прогрессивно создать карту с помощью со стороны показаний инерциального измерительного блока (IMU).
Создайте карту из данных о лидаре Используя SLAM
Обработайте данные о лидаре, чтобы создать карту и оценить траекторию транспортного средства с помощью одновременной локализации и картографии.
Создайте карту заполнения из 3-D данных о лидаре Используя SLAM
Создайте 2D карту Заполнения из 3-D данных о Лидаре с помощью алгоритма одновременной локализации и картографии (SLAM).
Изучите рабочий процесс отображения и регистрация облака точек.
Создайте карту и локализуйте Используя сегмент, совпадающий (с Lidar Toolbox)
В этом примере показано, как создать карту с данными о лидаре и локализовать положение транспортного средства на карте с помощью (Lidar Toolbox) SegMatch [1], алгоритма распознавания места на основе соответствия сегмента.