Создайте карту заполнения из сканов лидара
map = buildMap(scans,poses,mapResolution,maxRange)occupancyMap map путем вставки lidar scans на заданном poses. Задайте разрешение получившейся карты, mapResolution, и максимальная область значений датчика лидара, maxRange.
The buildMap функция принимает чтения сканов лидара и связанные положения, чтобы создать сетку заполнения как lidarScan объекты и связанные [x y theta] положения для создания occupancyMap.
Загрузка оценок скана и положения, собранных с датчиков на роботе в гараже для парковки. Собранные данные коррелируются с помощью lidarSLAM алгоритм, который выполняет сопоставление сканов, чтобы связать сканы и настроить положения по полной траектории робота. Проверьте, что сканы и положения совпадают по длине.
load scansAndPoses.mat
length(scans) == length(poses)ans = logical
1
Создайте карту. Задайте сканы и положения в buildMap функция и включать желаемое разрешение карты (10 камеры на метр) и максимальная область значений лидара (19,2 метра). Каждый скан добавляется в связанных положениях, и значения вероятностей в сетке заполнения обновляются.
occMap = buildMap(scans,poses,10,19.2);
figure
show(occMap)
title('Occupancy Map of Garage')
Использование lidarSLAM объект для итерационного добавления и сравнения сканов лидара и построения оптимизированного графика положения траектории робота. Чтобы получить карту заполнения из связанных положений и сканов, используйте buildMap функция.
Загрузка данных и настройка алгоритма SLAM
Загрузка массива ячеек lidarScan объекты. Сканы лидара были собраны в парковочном гараже на роботе Husky ® от ClearPath Robotics ®. Обычно сканы лидара выполняются с высокой частотой, и каждое сканирование не требуется для SLAM. Поэтому понижайте выборку сканов путем выбора только каждого 40-ого скана.
load garage_fl1_southend.mat scans scans = scans(1:40:end);
Чтобы настроить алгоритм SLAM, задайте область значений лидара, разрешение карты, порог замыкания цикла и радиус поиска. Настройте эти параметры для вашего конкретного робота и окружения. Создайте lidarSLAM объект с этими параметрами.
maxRange = 19.2; % meters resolution = 10; % cells per meter slamObj = lidarSLAM(resolution,maxRange); slamObj.LoopClosureThreshold = 360; slamObj.LoopClosureSearchRadius = 8;
Итерационно добавляйте сканы
Использование for цикл, добавьте сканы к объекту SLAM. Объект использует сопоставление сканов, чтобы сравнить каждый добавленный скан к ранее добавленным таковым. Чтобы улучшить карту, объект оптимизирует график положения каждый раз, когда он обнаруживает закрытие цикла. Каждые 10 сканирований отображают сохраненные положения и сканы.
for i = 1:numel(scans) addScan(slamObj,scans{i}); if rem(i,10) == 0 show(slamObj); end end
Просмотр карты заполнения
После добавления всех сканов к объекту SLAM создайте occupancyMap сопоставить путем вызова buildMap с сканами и положениями. Используйте то же разрешение карты и максимальную область значений, которые вы использовали с объектом SLAM.
[scansSLAM,poses] = scansAndPoses(slamObj);
occMap = buildMap(scansSLAM,poses,resolution,maxRange);
figure
show(occMap)
title('Occupancy Map of Garage')