Навигация и отображение

Регистрация облака точек и создание карты, 2D и 3-D SLAM и 2D обнаружение препятствия

Ключевой компонент для приложений продвинутых систем помощи водителю (ADAS) и автономных роботов включает осведомленность о том, где транспортное средство или робот относительно его среды и использующий эту информацию, чтобы оценить лучший путь к его месту назначения. Процесс одновременной локализации и картографии (SLAM) использует алгоритмы, чтобы оценить положение транспортного средства и карту среды одновременно.

Lidar Toolbox™ обеспечивает рабочий процесс регистрации облака точек, который использует алгоритм быстро укажите гистограмму функции (FPFH), чтобы сшить вместе последовательности облака точек. Можно использовать эту функцию для прогрессивного создания карты. Такая карта может упростить планирование пути для навигации транспортного средства или может использоваться для SLAM. Для примера того, как использовать extractFPFHFeatures функция в 3-D рабочем процессе SLAM для воздушных данных, смотрите Воздушный Лидар SLAM Используя Дескрипторы FPFH.

Lidar Toolbox также обеспечивает функции сопоставления сканов и симуляции переносящих область значений показаний датчика. Эти функции используются в 2D SLAM и рабочих процессах обнаружения препятствия

Функции

развернуть все

matchScansОцените положение между двумя лазерными сканами
matchScansGridОцените положение между двумя сканами лидара с помощью основанного на сетке поиска
matchScansLineОцените положение между двумя лазерными сканами использующие функции линии
transformScanПреобразуйте лазерный скан на основе относительного положения
rangeSensorСимулируйте переносящие область значений показания датчика
lidarScanСоздайте объект для хранения 2D скана лидара
eigenFeatureОбъект для хранения основанных на собственном значении функций
pcregistericpУкажите два облака точек с помощью алгоритма ICP
pcregistercpdУкажите два облака точек с помощью алгоритма CPD
pcregisterndtУкажите два облака точек с помощью алгоритма NDT
extractEigenFeaturesИзвлеките основанные на собственном значении функции из сегментов облака точек
extractFPFHFeaturesИзвлеките дескрипторы быстро укажите гистограмму функции (FPFH) из облака точек
pcmatchfeaturesНайдите соответствие с функциями между облаками точек
pcmapsegmatchКарта сегментов и функций локализации и обнаружения закрытия цикла
pcshowMatchedFeaturesОтобразите облака точек с совпадающими характерными точками

Темы

Облако точек обзор SLAM

Изучите рабочий процесс отображения и регистрация облака точек.

Оцените преобразование между двумя облаками точек, использующими функции

В этом примере показано, как оценить твердое преобразование между двумя облаками точек.

Совпадайте и визуализируйте соответствующие функции в облаках точек

В этом примере показано, как к соответствующим функциям между облаками точек с помощью pcmatchfeatures функционируйте и визуализируйте их использующий pcshowMatchedFeatures функция.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте