マッピング

2次元および3次元の占有マップ,エゴセントリックマップ,レイキャスティング

占有マップは,環境内の障害物を表現し,ワールドの範囲を定義するために使用されます。マップを作成し,レイキャスティングを使用してセンサーの読み取り値から障害物の位置を更新することができます。既存のマップと同期してローカル座標系を移動し,車両に追従するエゴセントリックマップを作成します。2次元マップではバイナリ値と確率値,3次元マップでは確率的表現がマップによってサポートされます。

これらのマップを運動の計画と共に使用してマップ内のパスを計画したり,位置推定と姿勢推定アルゴリズムを使用して環境内での車両の姿勢を推定したりします。

オブジェクト

`binaryOccupancyMap`	バイナリ値の占有グリッドを作成
`occupancyMap`	確率値を使用した占有マップの作成
`occupancyMap3D`	创建三维入住地图
`mapLayer`	为n维数据创建映射层
`multiLayerMap`	管理多个地图层

関数

`buildMap`	根据激光雷达扫描建立占用地图
`checkOccupancy`	检查位置是否有免费、已占用或未知值
`exportOccupancyMap3D`	八分木ファイルを3次元占有マップとしてインポート
`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3D占用地图
`膨胀`	膨胀每个占据的网格位置
`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的地图
`mapMaze`	生成随机的2d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`	沿着射线计算单元格指数
`rayIntersection`	找到光线和被占用的地图单元格的交点
`setOccupancy`	设置位置占用值
`setMapData`	分配数据到地图层
`syncWith`	同步地图与重叠地图
`显示`	在图中显示网格值
`updateOccupancy`	整合地点的概率观测

トピック

占有グリッド

占有グリッドの機能とマップ構造体の詳細

使用距离传感器创建以自我为中心的占用地图

占用地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可靠的表示环境的方法。个人网状细胞可以包含二进制或概率信息，其中0表示空闲空间，1表示已占用空间。随着时间的推移，您可以使用传感器测量来建立这些信息，并有效地将它们存储在地图中。这些信息对于更高级的工作流程也很有用，比如碰撞检测和路径规划。

从驾驶场景设计师创建以自我为中心的占用地图

这个例子展示了如何从驾驶场景设计师app．本例使用来自视觉检测生成器的障碍信息来更新以自我为中心的占用地图。

激光雷达スキャンおよび姿勢からの占有マップの作成

関数buildMapは,占有マップをlidarScanオブジェクトとして作成するために激光雷达スキャンの読み取り値と関連付けられている姿勢を受け取り,occupancyMapを作成するために関連付けられている姿勢(x yθ)を受け取ります。

使用地图层融合多个激光雷达传感器

占用地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可靠的表示环境的方法。个人网状细胞可以包含关于障碍信息的二进制或概率信息。然而，一个自主平台可能会使用各种传感器，这些传感器可能需要结合起来评估平台的当前状态和周围环境的状态。

利用视觉测程和优化的姿势图从深度图像构建占用地图

这个例子展示了如何使用三维姿态图优化减少单目摄像机估计轨迹(位置和方向)中的漂移。在本例中，您可以从深度图像构建一个占用地图，该地图可用于在该环境中导航时的路径规划。