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')