pcmapndt

Карта локализации на основе нормальных распределений преобразовывают (NDT)

расширьте все на странице

    Описание

    pcmapndt объект создает карту нормальных распределений преобразовывают (NDT) из предварительно созданной карты облака точек среды. Карта NDT является сжатым, эффективным памятью представлением, подходящим для локализации. Объект преобразует карту облака точек в набор вокселей (3-D поля), каждый представленный 3-D нормальным распределением. Используйте selectSubmap возразите функции, чтобы выбрать подкарту в рамках карты от крупной оценки положения. Используйте findPose возразите функции, чтобы локализовать положение датчика на основе собранной карты.

    Создание

    Синтаксис

    ndtMap = pcmapndt(ptCloudMap,voxelSize)

    Описание

    пример

    ndtMap = pcmapndt(ptCloudMap,voxelSize) возвращает карту NDT в карту облака точек, ptCloudMap.

    Свойства

    развернуть все

    Это свойство доступно только для чтения.

    В настоящее время выбранная подкарта в виде вектора с 6 элементами из формы [xmin, xmax ymin ymax zmin zmax], который описывает область значений подкарты вдоль каждой оси. Элементы вектора описывают необходимую область, представленную подкартой.

    Это свойство доступно только для чтения.

    Размер вокселей в виде скалярного значения в мировых единицах измерения.

    Это свойство доступно только для чтения.

    Область значений карты вдоль x - ось в виде вектора с 2 элементами из формы [xmin xmax].

    Это свойство доступно только для чтения.

    Область значений карты вдоль Y - ось в виде вектора с 2 элементами из формы [ymin ymax].

    Это свойство доступно только для чтения.

    Область значений карты вдоль z - ось в виде вектора с 2 элементами из формы [zmin zmax].

    Это свойство доступно только для чтения.

    Среднее значение каждого вокселя в виде M-by-3 матрица. Каждая строка матрицы содержит [x y z] значения для вокселя. M является количеством вокселей.

    Это свойство доступно только для чтения.

    Ковариация каждого вокселя в виде 3 3 M массивом для вокселей M.

    Это свойство доступно только для чтения.

    Число точек в каждом вокселе в виде M-by-1 вектор для вокселей M.

    Функции объекта

    selectSubmapВыберите подкарту в рамках карты
    isInsideSubmapПроверяйте, является ли положение запроса внутренней выбранной подкартой
    findPoseЛокализуйте облако точек в рамках карты с помощью алгоритма нормальных распределений преобразовывают (NDT)
    showВизуализируйте карту нормальных распределений преобразовывают (NDT)

    Примеры

    свернуть все

    Скрипт Open Live Script

    Загрузите набор представления облака точек, который был сохранен от pcviewset объект. 

    data = load('vSetPointClouds.mat');
vSet = data.vSet;

    Извлеките облака точек и абсолютные положения, чтобы создать карту.

    ptClouds = vSet.Views.PointCloud;
tforms   = vSet.Views.AbsolutePose;

    Создайте карту облака точек путем сопоставления сканов облака точек с помощью абсолютных положений.

    ptCloudMap = pcalign(ptClouds,tforms);

    Создайте и визуализируйте карту NDT из карты облака точек.

    voxelSize = 1;
ndtMap = pcmapndt(ptCloudMap,voxelSize);
figure
show(ndtMap)
view(2)     % Change viewing angle to top-view

    Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type scatter.

    Скрипт Open Live Script

    Загрузите карту нормальных распределений преобразовывают (NDT) из файла MAT.

    data = load('ndtMapParkingLot.mat');
ndtMap = data.ndtMapParkingLot;

    Загрузите сканы облака точек и оценки положения из второго файла MAT.

    data = load('parkingLotData.mat');
ptCloudScans = data.parkingLotData.ptCloudScans;
initPoseEsts = data.parkingLotData.initPoseEsts;

    Отобразите карту NDT.

    show(ndtMap)

    Измените угол обзора в вид сверху.

    view(2)

    Выберите подкарту, сосредоточенную вокруг первой оценки.

    center = initPoseEsts(1).Translation;
sz = [70 50 20];
ndtMap = selectSubmap(ndtMap,center,sz);

    Установите радиус для визуализации текущего местоположения и порога расстояния обновлять подкарту.

    radius = 0.5;
distThresh = 15;

    Цикл по облакам точек, локализуйте их в карте и обновите выбранную подкарту по мере необходимости.

    numScans   = numel(ptCloudScans);
  
for n = 1:numScans
    ptCloud = ptCloudScans(n);
    initPose = initPoseEsts(n);

    poseTranslation = initPose.Translation;
    [isInside,distToEdge] = isInsideSubmap(ndtMap,poseTranslation);
    submapNeedsUpdate = ~isInside ...       % Current pose is outside submap
        || any(distToEdge(1:2) < distThresh);   % Current pose is close to submap edge

if submapNeedsUpdate
    ndtMap = selectSubmap(ndtMap,poseTranslation,sz);
end

% Localize the point cloud scan in the map.
currPose = findPose(ndtMap,ptCloud,initPose);

% Display the position of the estimate as a circle.
pos = [currPose.Translation(1:2) radius]; 
showShape('circle',pos,'Color','r');

% Pause to view the change.
pause(0.05)
end

    Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type scatter.

    Ссылки

    Бибер, P. и В. Стрэссер. “Преобразование Нормальных распределений: Новый Подход к Лазерному Сопоставлению сканов”. В Продолжениях 2003 Международных конференции IEEE/RSJ по вопросам Интеллектуальных Роботов и Систем (IROS 2003) (CAT. № 03CH37453) Издание 3, 2743-48. Лас-Вегас, Невада, США: IEEE, 2003. https://doi.org/10.1109/IROS.2003.1249285.

    [1] Магнуссон, Мартин. "3D Преобразование Нормальных распределений: Эффективное Представление forRegistration, Поверхностный Анализ и Обнаружение Цикла". Диссертация, Örebro universitet, 2009. http://urn.kb.se / твердость? urn=urn:nbn:se:oru:diva-8458 urn:nbn:se:oru:diva-8458.

    Расширенные возможности

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

    Смотрите также

    Функции

    Введенный в R2021a

    Документация Computer Vision Toolbox

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте