主要内容

映射

2-D和3-D占用地图,以自我为中心的地图,光线投射

占用地图用于表示环境中的障碍,并定义世界的限制。您可以使用光线投射根据传感器读数构建地图并更新障碍物位置。与现有地图同步,并移动本地框架,创建以自我为中心的地图,跟随您的车辆。地图支持二金宝app元和概率值的2-D地图和概率表示的3-D地图。

一起使用这些地图运动规划在地图上规划路径,或使用定位和姿态估计估计车辆在环境中的姿态的算法。

对象

binaryOccupancyMap 用二进制值创建占用网格
occupancyMap 用概率值创建占用地图
occupancyMap3D 创建三维占用地图
mapLayer 创建映射层N维数据
multiLayerMap 管理多个地图层

功能

buildMap 根据激光雷达扫描建立占用地图
checkOccupancy 检查位置是否有空闲值、已占用值或未知值
exportOccupancyMap3D 导入一个八叉树文件作为三维占用图
getOccupancy 获取位置的占用值
getMapData 从地图层检索数据
importOccupancyMap3D 导入一个八叉树文件作为三维占用图
膨胀 充气每个已占用的网格位置
insertRay 插入激光扫描观察的射线
insertPointCloud 在地图中插入三维点或点云观测
mapClutter 生成带有随机分散障碍物的地图
mapMaze 生成随机二维迷宫地图
移动 在世界框架中移动地图
occupancyMatrix 将占用网格转换为双矩阵
raycast 沿着射线计算单元指数
rayIntersection 找到射线和已占用地图单元格的交点
setOccupancy 设置位置占用值
setMapData 将数据分配给映射层
syncWith 与重叠的地图同步
显示 在图中显示网格值
updateOccupancy 在各个地点整合概率观测

主题

占用网格

占用网格功能和地图结构的细节。

使用距离传感器创建以自我为中心的占用地图

占用图通过将连续的世界空间映射到离散的数据结构,为机器人应用程序提供了一种简单而健壮的表示环境的方法。

从驾驶场景设计师创建以自我为中心的占用地图

对象创建一个以自我为中心的占用图驾驶场景设计器应用

从激光雷达扫描和姿态构建占用地图

buildMap函数接收激光雷达扫描读数和相关姿势,以建立占用网格lidarScan对象及其关联[x y theta]摆姿势来建立一个occupancyMap

使用地图层融合多个激光雷达传感器

占用图通过将连续的世界空间映射到离散的数据结构,为机器人应用程序提供了一种简单而健壮的表示环境的方法。

使用视觉测程和优化的姿态图从深度图像构建占用图

这个例子展示了如何使用三维姿态图优化来减少单目摄像机估计轨迹(位置和方向)的漂移。

特色的例子