Локализация
Используйте алгоритмы одновременной локализации и отображения (SLAM), чтобы создать карты, окружающие ego vehicle, на основе визуальных или лидарных данных. Используйте визуально-инерционную одометрию, чтобы оценить положение (положение и ориентацию) транспортного средства на основе данных от бортовых датчиков, таких как инерционные модули измерения (БИНС).
Функции
Темы
Вращение, ориентация и кватернионы для беспилотного вождения
Кватернионы это четырёхчастные гиперкомплексные числа, которые используются для описания трехмерных вращений и ориентаций. Узнайте, как использовать их для беспилотных аппаратов.
Осмыслите визуальные локализации и картографию рабочего процесса (SLAM).
Монокулярная визуальная одновременная локализация и картография
Визуальная одновременная локализация и картография (vSLAM).
Создайте карту из данных лидар
Обработайте данные 3-D датчика лидара, чтобы постепенно создать карту с помощью показаний инерциального измерительного блока (IMU).
Создайте карту из данных лидар с помощью SLAM
Обработайте данные лидара, чтобы создать карту и оценить траекторию транспортного средства с помощью одновременной локализации и картографии.
Создайте карту заполнения из 3-D данных лидар с помощью SLAM
Создайте карту заполнения 2-D из данных 3-D лидар с помощью алгоритма одновременной локализации и картографии (SLAM).
Осмыслите рабочий процесс регистрации и отображения облака точек.
Построение карты и локализация с использованием соответствия сегментов (Lidar Toolbox)
В этом примере показано, как создать карту с данными лидара и локализовать положение транспортного средства на карте с помощью SegMatch [1] (Lidar Toolbox), алгоритма распознавания места на основе соответствия сегмента.
