Создайте карту заполнения с вероятностными значениями
occupancyMap создает объект сетки заполнения 2-D. Каждая камера в сетке заполнения имеет значение, представляющее вероятность заполнения этой камеры. Значения, близкие к 1, представляют высокую вероятность того, что камера содержит препятствие. Значения, близкие к 0, представляют высокую вероятность того, что камера не занята и свободна от препятствий.
Карты заполнения используются в алгоритмах навигации, таких как планирование пути (см plannerRRT). Они также используются в приложениях отображения для нахождения путей без столкновений, выполнения предотвращения столкновений и вычисления локализации (см monteCarloLocalization). Карту заполнения можно изменить в соответствии с конкретным приложением.
The occupancyMap объекты поддерживают локальные координаты, мировые координаты и индексы сетки. Первое расположение сетки с индексами (1,1) начинается в левом верхнем углу сетки.
Используйте occupancyMap класс, чтобы создать 2-D карты окружения с вероятностными значениями, представляющими различные препятствия в вашем мире. Можно задать точные значения вероятностей камер или включить наблюдения с датчиков, таких как лазерные сканеры.
Значения вероятности хранятся с помощью двоичного фильтра Байеса, чтобы оценить заполненность каждой сеточной камеры. Используется представление логарифмических шансов со значениями, сохраненными как int16 чтобы уменьшить размер памяти карты и позволить приложениям реального времени.
map = occupancyMap(width,height,resolution)resolution устанавливает свойство Разрешения.
map = occupancyMap(rows,cols,resolution,'grid')rows и cols устанавливает свойство GridSize.
map = occupancyMap(p)p. Размер сетки совпадает с размером матрицы, при этом каждое значение вероятности камеры интерпретируется из расположения матрицы.
map = occupancyMap(p,resolution)
map = occupancyMap( создает объект с использованием значений другого sourcemap)occupancyMap объект.
map = occupancyMap( создает объект с использованием значений другого sourcemap,resolution)occupancyMap объект, но повторно формирует матрицу, чтобы иметь заданное разрешение.
checkOccupancy | Проверяйте местоположения на свободные, занятые или неизвестные значения |
copy | Создайте копию сетки заполнения |
getOccupancy | Получите значение заполнения местоположений |
grid2local | Преобразуйте индексы сетки в локальные координаты |
grid2world | Преобразуйте индексы сетки в мировые координаты |
inflate | Раздувайте каждое место занятой сетки |
insertRay | Вставьте луч из наблюдения лазерного скана |
local2grid | Преобразуйте локальные координаты в индексы сетки |
local2world | Преобразуйте локальные координаты в мировые |
move | Перемещение карты в лабораторной системе координат |
occupancyMatrix | Преобразуйте сетку заполнения в двойную матрицу |
raycast | Вычислите индексы камер вдоль луча |
rayIntersection | Найти точки пересечения лучей и занятых камер карты |
setOccupancy | Установите значение заполнения местоположений |
show | Показать значения сетки на рисунке |
syncWith | Синхронизация карты с перекрывающейся картой |
updateOccupancy | Интегрирование наблюдений вероятностей в местоположениях |
world2grid | Преобразуйте мировые координаты в сетчатые индексы |
world2local | Преобразуйте мировые координаты в локальные |
Создайте пустую сетку заполнения.
map = occupancyMap(10,10,20);
Входное положение транспортного средства, области значений, углы и максимальная область значений лазерного скана.
pose = [5,5,0]; ranges = 3*ones(100,1); angles = linspace(-pi/2,pi/2,100); maxrange = 20;
Создайте lidarScan объект с заданными областями и углами.
scan = lidarScan(ranges,angles);
Вставьте данные лазерного скана в карту заполнения.
insertRay(map,pose,scan,maxrange);
Отобразите карту, чтобы увидеть результаты вставки лазерного скана.
show(map)
Проверить заполнение места непосредственно перед транспортным средством.
getOccupancy(map,[8 5])
ans = 0.7000
Добавьте второе чтение и просмотрите обновление значений заполнения. Дополнительное чтение повышает доверие в показаниях. Свободные и занятые значения становятся более четкими.
insertRay(map,pose,scan,maxrange); show(map)
getOccupancy(map,[8 5])
ans = 0.8448
Преобразуйте портативный файл graymap (PGM), содержащий карту ROS, в occupancyMap для использования в MATLAB.
Импортируйте изображение с помощью imread. Обрезать изображение в область плейпена.
image = imread('playpen_map.pgm');
imageCropped = image(750:1250,750:1250);
imshow(imageCropped)
Значения PGM выражены от 0 до 255 следующим uint8. Нормализуйте эти значения путем преобразования обрезанного изображения в double и деление каждой камеры на 255. Это изображение показывает препятствия как значения, близкие к 0. Вычесть нормированное изображение из 1, чтобы получить значения заполнения с 1, представляющими занятое пространство.
imageNorm = double(imageCropped)/255; imageOccupancy = 1 - imageNorm;
Создайте occupancyMap объект с использованием скорректированного изображения карты. Импортированное разрешение карты составляет 20 камеры на метр.
map = occupancyMap(imageOccupancy,20); show(map)
Значения заполнения имеют ограниченное разрешение ± 0,001. Значения хранятся как int16 использование представления логарифмических шансов. Этот тип данных ограничивает разрешение, но сохраняет память при хранении больших карт в MATLAB®. При вызове setOccupancy а затем getOccupancyвозвращенное значение может не равняться заданному значению. Для получения дополнительной информации см. раздел Представления логарифмических коэффициентов в разделах Сетки заполнения.
Если размер памяти является ограничением, рассмотрите использование binaryOccupancyMap вместо этого. Двоичная карта заполнения использует меньше памяти с двоичными значениями, но все еще работает с алгоритмами Navigation Toolbox™ и другими приложениями.
binaryOccupancyMap | readOccupancyGrid (ROS Toolbox) | writeOccupancyGrid (ROS Toolbox) | controllerPurePursuit (Robotics System Toolbox) | mobileRobotPRM (Robotics System Toolbox)