Exponenta Banner

SLAM

2-D и 3-D одновременную локализацию и картографию

Одновременная локализация и картография (SLAM) использует алгоритмы Mapping и Localization and Pose Estimation, чтобы создать карту и локализовать ваше транспортное средство на этой карте одновременно. Использование lidarSLAM чтобы настроить свой собственный алгоритм SLAM, который обрабатывает сканы лидара и оценки положения одометрии, чтобы итерационно создать карту. Использовать buildMap чтобы взять записанные и отфильтрованные данные для создания карты с помощью SLAM. Приложение SLAM Map Builder позволяет вручную изменять относительные положения и выравнивать сканы, чтобы улучшить точность вашей карты.

Приложения

SLAM Map BuilderСоздайте 2-D карты сетки, используя SLAM на основе лидара

Объекты

lidarSLAM Выполните локализацию и картографию, используя сканы лидара

Функции

addScanДобавьте сканы в лидарную карту SLAM
buildMapСоздайте карту заполнения из сканов лидара
removeLoopClosures Удалите замыкания цикла из графика положения
scansAndPoses Извлеките сканы и соответствующие положения
showСтройте графики сканов и положения роботов

Рекомендуемые примеры

Landmark SLAM Using AprilTag Markers

Ориентир SLAM с использованием маркеров AprilTag

Объедините данные одометрии робота и наблюдаемые реперные маркеры под названием AprilTags, чтобы лучше оценить траекторию робота и знаковые положения в окружении.

Открыть Live Script
Perform SLAM Using 3-D Lidar Point Clouds

Выполните SLAM, используя 3-D облака точек Лидара

Демонстрирует, как реализовать алгоритм одновременной локализации и картографии (SLAM) на собранных 3-D данных датчика лидара с помощью алгоритмов обработки облака точек и оптимизации графика положения. Цель этого примера состоит в том, чтобы оценить траекторию робота и создать 3-D карту заполнения среды из 3-D облаков лидарных точек и предполагаемой траектории.

Открыть Live Script
Implement Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) with Lidar Scans

Реализуйте одновременную локализацию и картографию (SLAM) с сканами Лидара

Демонстрирует, как реализовать алгоритм одновременной локализации и картографии (SLAM) на собранной серии сканов лидара с помощью оптимизации графика положения. Цель этого примера состоит в том, чтобы создать карту окружения с помощью сканов лидара и извлечь траекторию робота.

Открыть Live Script
Implement Online Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) with Lidar Scans

Реализуйте онлайн-одновременную локализацию и картографию (SLAM) с сканами лидара

Демонстрирует, как реализовать алгоритм одновременной локализации и картографии (SLAM) на сканах лидара, полученных из моделируемого окружения, используя оптимизацию графика положения. Этот пример требует Simulink ® 3D Animation™ и Navigation Toolbox™.

Открыть Live Script

Документация по Navigation Toolbox

Поддержка