lidarSLAM

Выполните локализацию и картографию, используя сканы лидара

Описание

The lidarSLAM класс выполняет одновременную локализацию и картографию (SLAM) для входов датчика скана лидара. Алгоритм SLAM принимает сканы лидара и присоединяет их к узлу в базовом графике положения. Затем алгоритм коррелирует сканы с помощью сопоставления сканов. Он также ищет замыкания цикла, где сканы перекрывают ранее отображенные области, и оптимизирует положения узла в графике положения.

Создание

Синтаксис

slamObj = lidarSLAM

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange)

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans)

Описание

slamObj = lidarSLAM создает лидарный объект SLAM. Размер карты заполнения по умолчанию составляет 20 камеры на метр. Максимальная область значений для каждого скана лидара составляет 8 метров.

пример

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange) создает лидарный объект SLAM и устанавливает MapResolution и MaxLidarRange свойства, основанные на входах.

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans) задает верхнюю границу для количества принятых сканирований, разрешенных при генерации кода. maxNumScans является положительным целым числом. Этот предел скана требуется только при генерации кода.

Свойства

расширить все

`PoseGraph` - Базовый график положения, который соединяет сканы
`poseGraph` объект

Базовый график положения, который соединяет сканы, заданный как poseGraph объект. Добавление сканов к lidarSLAM обновляет этот график положения. Когда найдены замыкания цикла, график положения оптимизируется с помощью OptimizationFcn.

`MapResolution` - Разрешение сетки заполнения карты
`20` камеры на метр (по умолчанию) | положительным целым числом

Разрешение сетки заполнения указанной в виде положительного целого числа в камерах на метр. Задайте разрешение карты при конструкции.

`MaxLidarRange` - Максимальная область значений датчика лидара
`8` метров (по умолчанию) | положительной скалярной величиной

Максимальная область значений датчика лидара, заданная как положительная скалярная величина в метрах. Задайте максимальную область значений по конструкции.

`OptimizationFcn` - оптимизационная функция графика положения
`optimizePoseGraph` (по умолчанию) | указатель на функцию

График положения оптимизационной функции, заданный как указатель на функцию. По умолчанию алгоритм вызывает optimizePoseGraph функция. Чтобы задать свой собственный метод оптимизации, класс требует, чтобы сигнатура функции была:

[updatedPose,stat] = myOptimizationFcn(poseGraph)

poseGraph является poseGraph объект. updatedPose является вектором n -by-3 [x y theta] положения перечислены в последовательном порядке идентификатора узла. stat - структура, содержащая ResidualError поле как положительная скалярная величина. Используйте stat для включения другой информации, относящейся к оптимизации.

`LoopClosureThreshold` - Порог для принятия закрытий цикла
`100` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

Порог на счет из алгоритма сопоставления сканов для принятия закрытий контура, заданный как положительный скаляр. Более высокие пороги соответствуют лучшему соответствию, но счета варьируются на основе данных о датчике.

`LoopClosureSearchRadius` - Радиус поиска для определения замыкания цикла
`8` метров (по умолчанию) | положительной скалярной величиной

Радиус поиска для определения цикла замыкания, заданный как положительная скалярная величина. Увеличение этого радиуса влияет на эффективность за счет увеличения времени поиска. Настройте это расстояние в зависимости от вашего окружения и ожидаемой траектории транспортного средства.

`LoopClosureMaxAttempts` - Количество попыток нахождения замыканий цикла
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

Количество попыток нахождения замыканий циклов, заданное как положительное целое число. Увеличение количества попыток влияет на эффективность за счет увеличения времени поиска.

`LoopClosureAutoRollback` - Разрешить автоматический откат добавленных замыканий цикла
`true` (по умолчанию) | `false`

Разрешить автоматический откат добавленных замыканий цикла, заданный как true или false. Объект SLAM отслеживает остаточную ошибку, возвращаемую OptimizationFcn. Если он обнаруживает внезапное изменение остаточной ошибки, и это свойство true, он отклоняет (откатывает) закрытие цикла.

`OptimizationInterval` - Количество закрытий цикла, принятых для запуска оптимизации
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

Количество закрытий цикла, принятых для запуска оптимизации, заданное в виде положительного целого числа. По умолчанию в PoseGraph оптимизируется каждый раз lidarSLAM добавляет замыкание цикла.

`MovementThreshold` - Минимальное изменение положения, требуемое для обработки сканов
`[0 0]` (по умолчанию) | `[translation rotation]`

Минимальное изменение положения, необходимое для обработки сканов, задается как [translation rotation] вектор. Относительное изменение положения для вновь добавленного скана вычисляется как [x y theta]. Если перемещение в xy -положение или вращение theta превышает эти пороги, lidarSLAM объект принимает скан и добавляет в PoseGraph положение.

`ScanRegistrationMethod` - Метод регистрации скана
`'BranchAndBound'` (по умолчанию) | `'PhaseCorrelation'`

Метод регистрации скана, заданный как вектор символов.

Примечание

Image Processing Toolbox™ требуется для использования метода фазовой корреляции.

Функции объекта

`addScan`	Добавьте сканы в лидарную карту SLAM
`copy`	Копировать лидарный объект SLAM
`removeLoopClosures`	Удалите замыкания цикла из графика положения
`scansAndPoses`	Извлеките сканы и соответствующие положения
`show`	Стройте графики сканов и положения роботов

Примеры

свернуть все

Выполните SLAM, используя сканы лидара

Открыть Live Script

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')

Подробнее о

расширить все

SLAM

Simultaneous localization and mapping (SLAM) является общей концепцией для алгоритмов, коррелирующих различные показания датчика, чтобы создать карту окружения транспортного средства и оценки положения трека. Различные алгоритмы используют различные типы датчиков и методов для корреляции данных.

The lidarSLAM алгоритм использует сканы лидара и информацию одометрии в качестве входов датчика. Сканы лидара отображают окружение и коррелируют друг с другом, чтобы создать базовый график положения траектории транспортного средства. Информация об одометрии является необязательным входом, который дает начальную оценку положения для сканов, чтобы помочь в корреляции. Алгоритмы сопоставления сканов коррелируют сканы с ранее добавленными сканами, чтобы оценить относительное положение между ними и добавить их к базовому графику положения.

График положения содержит узлы, соединенные ребрами, которые представляют относительные положения транспортного средства. Ребра задают ограничения на узел как информационную матрицу. Чтобы исправить для дрейфующих оценок положения, алгоритм оптимизирует по всему графику положения каждый раз, когда он обнаруживает замыкания цикла.

Алгоритм принимает, что данные поступают из транспортного средства, перемещающегося по окружению и постепенно получающего лазерные сканы вдоль его пути. Поэтому сканы сначала сравниваются с самым последним сканированием, чтобы идентифицировать относительные положения, и добавляются к графику положения постепенно. Однако алгоритм также ищет замыкания цикла, которые идентифицируют, когда транспортное средство сканирует область, которая была ранее посещена.

При работе с алгоритмами SLAM окружения и транспортным средством датчики влияют на качество эффективности и корреляции данных. Правильно настройте параметры для вашего ожидаемого окружения или набора данных.

Ссылки

[1] Гесс, Вольфганг, Деймон Колер, Хольгер Рапп и Дэниел Андор. Закрытие цикла в реальном времени в 2D LIDAR SLAM. 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2016.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

Используйте этот синтаксис при построении lidarSLAM объекты для генерации кода:

slamObj= lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans) задает верхнюю границу для количества принятых сканирований, разрешенных при генерации кода. maxNumScans является положительным целым числом. Этот предел скана требуется только при генерации кода.

См. также

optimizePoseGraph | poseGraph

Темы

Введенный в R2019b

Документация

lidarSLAM

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

`PoseGraph` - Базовый график положения, который соединяет сканы
`poseGraph` объект

`MapResolution` - Разрешение сетки заполнения карты
`20` камеры на метр (по умолчанию) | положительным целым числом

`MaxLidarRange` - Максимальная область значений датчика лидара
`8` метров (по умолчанию) | положительной скалярной величиной

`OptimizationFcn` - оптимизационная функция графика положения
`optimizePoseGraph` (по умолчанию) | указатель на функцию

`LoopClosureThreshold` - Порог для принятия закрытий цикла
`100` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

`LoopClosureSearchRadius` - Радиус поиска для определения замыкания цикла
`8` метров (по умолчанию) | положительной скалярной величиной

`LoopClosureMaxAttempts` - Количество попыток нахождения замыканий цикла
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

`LoopClosureAutoRollback` - Разрешить автоматический откат добавленных замыканий цикла
`true` (по умолчанию) | `false`

`OptimizationInterval` - Количество закрытий цикла, принятых для запуска оптимизации
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

`MovementThreshold` - Минимальное изменение положения, требуемое для обработки сканов
`[0 0]` (по умолчанию) | `[translation rotation]`

`ScanRegistrationMethod` - Метод регистрации скана
`'BranchAndBound'` (по умолчанию) | `'PhaseCorrelation'`

Функции объекта

Примеры

Выполните SLAM, используя сканы лидара

Подробнее о

SLAM

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

См. также

Темы

Документация по Navigation Toolbox

Поддержка

Документация

lidarSLAM

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

PoseGraph - Базовый график положения, который соединяет сканы poseGraph объект

MapResolution - Разрешение сетки заполнения карты 20 камеры на метр (по умолчанию) | положительным целым числом

MaxLidarRange - Максимальная область значений датчика лидара 8 метров (по умолчанию) | положительной скалярной величиной

OptimizationFcn - оптимизационная функция графика положения optimizePoseGraph (по умолчанию) | указатель на функцию

LoopClosureThreshold - Порог для принятия закрытий цикла 100 (по умолчанию) | положительная скалярная величина

LoopClosureSearchRadius - Радиус поиска для определения замыкания цикла 8 метров (по умолчанию) | положительной скалярной величиной

LoopClosureMaxAttempts - Количество попыток нахождения замыканий цикла 1 (по умолчанию) | положительное целое число

LoopClosureAutoRollback - Разрешить автоматический откат добавленных замыканий цикла true (по умолчанию) | false

OptimizationInterval - Количество закрытий цикла, принятых для запуска оптимизации 1 (по умолчанию) | положительное целое число

MovementThreshold - Минимальное изменение положения, требуемое для обработки сканов [0 0] (по умолчанию) | [translation rotation]

ScanRegistrationMethod - Метод регистрации скана 'BranchAndBound' (по умолчанию) | 'PhaseCorrelation'

Функции объекта

Примеры

Выполните SLAM, используя сканы лидара

Подробнее о

SLAM

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + + Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

См. также

Темы

Документация по Navigation Toolbox

Поддержка

`PoseGraph` - Базовый график положения, который соединяет сканы
`poseGraph` объект

`MapResolution` - Разрешение сетки заполнения карты
`20` камеры на метр (по умолчанию) | положительным целым числом

`MaxLidarRange` - Максимальная область значений датчика лидара
`8` метров (по умолчанию) | положительной скалярной величиной

`OptimizationFcn` - оптимизационная функция графика положения
`optimizePoseGraph` (по умолчанию) | указатель на функцию

`LoopClosureThreshold` - Порог для принятия закрытий цикла
`100` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

`LoopClosureSearchRadius` - Радиус поиска для определения замыкания цикла
`8` метров (по умолчанию) | положительной скалярной величиной

`LoopClosureMaxAttempts` - Количество попыток нахождения замыканий цикла
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

`LoopClosureAutoRollback` - Разрешить автоматический откат добавленных замыканий цикла
`true` (по умолчанию) | `false`

`OptimizationInterval` - Количество закрытий цикла, принятых для запуска оптимизации
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

`MovementThreshold` - Минимальное изменение положения, требуемое для обработки сканов
`[0 0]` (по умолчанию) | `[translation rotation]`

`ScanRegistrationMethod` - Метод регистрации скана
`'BranchAndBound'` (по умолчанию) | `'PhaseCorrelation'`

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®