最小搜索范围在基于网格的雷达扫描匹配使用IMU
这个例子展示了如何使用惯性测量单元(IMU)来最小化扫描匹配算法旋转角度的搜索范围。IMU传感器读数用于估计车辆的方向，并指定为初始猜测matchScansGrid功能。初始姿态估计的该方法是相对于基座算法假定的初始猜测(0 0 0)。
加载记录数据
加载MAT文件，loggedLidarAndIMUData.mat这个文件包含llidar扫描、加速计读数和陀螺仪读数，以及相应的时间戳。
rng (1);修正了RNG种子的重复率加载（'loggedLidarAndIMUData'，...'tLidar'，'lidarScans'，...'imuFs'，'tIMU'，“加速度”，“陀螺”）;startIdx = 1;endIdx = numel（lidarScans）-1;
用激光雷达时间指针同步IMU时间指数
IMU和激光雷达以不同的采样速率更新。创建一个将激光雷达映射到IMU索引的数组。
lidarToIMUIndices =零（大小（tLidar））;对于I = 1：numel（tLidar）[〜，lidarToIMUIndices（I）] =分钟（ABS（tLidar（ⅰ） - tIMU））;结束
估计偏航从IMU
使用四元数从加速度计和陀螺仪读数中估计方位imufilter宾语。然后，通过coverting的四元数来欧拉角计算连续激光雷达扫描之间的相对雅司病。
orientFilt = imufilter ('采样率',imuFs);q = orientFilt(accel，陀螺仪);计算相对yawseulerAngs =欧拉(q (lidarToIMUIndices (1 + (startIdx: endIdx)))...*缀（Q（lidarToIMUIndices（startIdx：endIdx））），'ZYX'，'帧'）;imuYaws = eulerAngs（：，1）;
运行扫描匹配和日志结果
跑过matchScansGrid有两种不同的选择功能：
默认INTIAL猜测和SEACH范围
基于IMU传感器读数与一个小的搜索范围内的初始猜测
迭代通过所有的激光雷达扫描读数，运行matchScansGrid与每对顺序扫描。登录的处理时间为每个函数调用，从扫描匹配的相对姿势输出。为了形象基础上的解决方案，集转化扫描plot金宝搏官方网站Solutions至1。然而，在这个例子中，两种不同的选择之间的姿势的差异并不明显。
smallSearchRange = PI / 8;plot金宝搏官方网站Solutions = 0;％初始化时间值和相对姿态阵列timeDefaultSearch = NaN的（endIdx - startIdx + 1,1）;timeSmallSearchWithIMU = NaN的（endIdx - startIdx + 1,1）;allRelPosesDefault = NaN的（endIdx - startIdx + 1,3）;allRelPosesIMU = NaN的（endIdx - startIdx + 1,3）;对于IDX = startIdx：endIdx SCAN1 = lidarScans（IDX）;SCAN2 = lidarScans（IDX + 1）;偏航= imuYaws（IDX）;initGuess = [0 0偏航];％运行使用默认值扫描匹配。抽动;relPose = matchScansGrid（SCAN2，SCAN1）;timeDefaultSearch（IDX）= TOC;allRelPosesDefault（IDX，:) = relPose;%运行扫描匹配基于imu的初始偏航和小搜索范围。抽动;relPose = matchScansGrid（SCAN2，SCAN1，'InitialPose'，initGuess，...'RotationSearchRange'，smallSearchRange）;timeSmallSearchWithIMU（IDX）= TOC;allRelPosesIMU（IDX，:) = relPose;％设定情节解决方案1要金宝搏官方网站打开扫描可视化。如果figu金宝搏官方网站re(cfg，“分享”，'上'）图（SCAN1）保持在图（transformScan（SCAN2，allRelPosesDefault（IDX，:)））图（transformScan（SCAN2，allRelPosesIMU（IDX，:)））保持离传说（“参考扫描”，“默认”，...“小搜索范围+ IMU”，...“位置”，'西北')标题(sprintf (“匹配激光雷达扫描％d和％d”，I，I + 1））结束结束
比较结果
可视化和比较扫描匹配结果。展现给总处理时间为条形图。然后，每个迭代的时间进行比较。
图题（“扫描匹配的处理时间”)酒吧(分类({“默认”，“IMU +小的搜索”}），...[总和（timeDefaultSearch），总和（timeSmallSearchWithIMU）]）ylabel（'时间（s）'）
图题（“差异互为作用时间”) plot(startIdx:endIdx，(timeDefaultSearch - timeSmallSearchWithIMU)) ylabel(的时间(秒))包含(“迭代”）
根据定时结果，指定IMU传感器读数作为扫描匹配算法的估计，提高了每次迭代的时间。最后一步，你可以验证预估姿态的差异是否显著。在这个例子中，所有的姿势都来自matchScansGrid都是一样的。
图题（“差异姿态价值观”）图（allRelPosesDefault-allRelPosesIMU）传奇（'X'，'Y'，“西塔”）
你也可以从以下列表中选择一个网站:
