Создайте карту заполнения из сканов лидара
map = buildMap(scans,poses,mapResolution,maxRange)occupancyMap карта путем вставки лидара scans в данном poses. Задайте разрешение получившейся карты, mapResolution, и максимальная область значений датчика лидара, maxRange.
buildMap функция принимает показания сканирования лидара и сопоставленные положения, чтобы создать сетку заполнения как lidarScan объекты и сопоставленный [x y theta] положения, чтобы создать occupancyMap.
Загрузите скан и оценки положения, собранные из датчиков на роботе в гараже. Собранные данные сопоставляются с помощью lidarSLAM алгоритм, который выполняет сопоставление сканов, чтобы сопоставить сканы и настроить положения по полной траектории робота. Проверяйте, чтобы убедиться, сканы и положения являются той же длиной.
load scansAndPoses.mat
length(scans) == length(poses)ans = logical
1
Создайте карту. Задайте сканы и положения в buildMap функционируйте и включайте желаемое разрешение карты (10 ячеек на метр) и макс. область значений лидара (19,2 метров). Каждый скан добавляется в связанных положениях, и значения вероятности в сетке заполнения обновляются.
occMap = buildMap(scans,poses,10,19.2);
figure
show(occMap)
title('Occupancy Map of Garage')
Используйте lidarSLAM объект итеративно добавлять и сравнить сканы лидара и создать оптимизированный график положения траектории робота. Чтобы получить карту заполнения от связанных положений и сканов, используйте buildMap функция.
Загрузите данные и настроенный алгоритм SLAM
Загрузите массив ячеек lidarScan объекты. Сканы лидара были собраны в гараже на роботе Husky® от ClearPath Robotics®. Как правило, сканы лидара взяты на высокой частоте, и каждый скан не нужен для SLAM. Поэтому уменьшите выборку сканирования путем выбора только каждого 40-го скана.
load garage_fl1_southend.mat scans scans = scans(1:40:end);
Чтобы настроить алгоритм SLAM, укажите диапазон лидара, сопоставьте разрешение, порог закрытия цикла и поисковый радиус. Настройте эти параметры для своего определенного робота и среды. Создайте lidarSLAM объект этими параметрами.
maxRange = 19.2; % meters resolution = 10; % cells per meter slamObj = lidarSLAM(resolution,maxRange); slamObj.LoopClosureThreshold = 360; slamObj.LoopClosureSearchRadius = 8;
Добавьте сканы итеративно
Используя for цикл, добавляют сканы к объекту SLAM. Объект использует сопоставление сканов, чтобы сравнить каждый добавленный скан с ранее добавленными единицами. Чтобы улучшить карту, объект оптимизирует график положения каждый раз, когда это обнаруживает закрытие цикла. Каждые 10 сканов, отобразите сохраненные положения и сканы.
for i = 1:numel(scans) addScan(slamObj,scans{i}); if rem(i,10) == 0 show(slamObj); end end
Просмотрите карту заполнения
После добавления всех сканов к объекту SLAM создайте occupancyMap карта путем вызова buildMap со сканами и положениями. Используйте то же разрешение карты и макс. область значений, которую вы использовали с объектом SLAM.
[scansSLAM,poses] = scansAndPoses(slamObj);
occMap = buildMap(scansSLAM,poses,resolution,maxRange);
figure
show(occMap)
title('Occupancy Map of Garage')