matchScans
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描述
例子
激光雷达扫描匹配
创建一个参考激光雷达扫描使用lidarScan。指定范围和角度作为向量。
refRanges = 5 * 1 (1300);refAngles = linspace(-π/ 2π/ 2300);refScan = lidarScan (refRanges refAngles);
使用transformScan(机器人系统工具箱)函数,生成第二个激光雷达扫描一次x, y偏置的(0.5,0.2)。
currScan = transformScan (refScan, 0.5 - 0.2 [0]);
匹配参考扫描,第二扫描估计造成差别。
构成= matchScans (currScan refScan);
使用transformScan函数一致的扫描转换第二扫描帧的第一个扫描使用相对构成不同。情节原始扫描和对齐的扫描。
currScan2 = transformScan (currScan,姿势);次要情节(2,1,1);持有在情节(currScan)情节(refScan)标题(“原始扫描”)举行从次要情节(2,1,2);持有在情节(currScan2)情节(refScan)标题(“对齐扫描”)xlim ([0 5])从
与激光扫描
下面的例子使用了“fminunc”解算器执行扫描匹配算法。这个规划求解算法需要优化工具箱™许可证。
指定一个参考激光扫描范围和角度。
refRanges = 5 * 1 (1300);refAngles = linspace(-π/ 2π/ 2300);
使用transformScan(机器人系统工具箱)函数,生成第二个激光扫描的x, y偏置的(0.5,0.2)。
[currRanges, currAngles] = transformScan (refRanges refAngles, [0.5 - 0.2 0]);
匹配参考扫描,第二扫描估计造成差别。
构成= matchScans (currRanges currAngles、refRanges refAngles,“SolverAlgorithm”,“fminunc”);
提高估计给一个初始姿态估计。
构成= matchScans (currRanges currAngles、refRanges refAngles,…“SolverAlgorithm”,“fminunc”,“InitialPose”-0.4 - -0.1 [0]);
使用transformScan函数一致的扫描转换第二扫描帧的第一个扫描使用相对构成不同。情节原始扫描和对齐的扫描。
[currRanges2, currAngles2] = transformScan (currRanges currAngles,姿势);(x1, y1) = pol2cart (refAngles refRanges);(x2, y2) = pol2cart (currAngles currRanges);(x3, y3) = pol2cart (currAngles2 currRanges2);次要情节(1、2、1)情节(x1, y1,“o”x2, y2,“* r”)标题(“原始扫描”次要情节(1、2、2)情节(x1, y1,“o”x3 y3,“* r”)标题(“对齐扫描”)
输入参数
输出参数
引用
[1]Biber, P。,和W. Strasser. "The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching."智能机器人和系统程序。2003年。
[2]Magnusson,马丁。“三维正态分布变换——一种有效表示注册、表面分析,和循环检测。”PhD Dissertation. Örebro University, School of Science and Technology, 2009.
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介绍了R2019b
