建立一个碰撞预警系统使用MATLAB与2 d激光雷达
使用激光雷达工具箱™功能来构建一个系统,可以根据2 d激光雷达扫描问题碰撞警告在一个模拟的仓库。
学习如何模拟机器人工作空间与障碍,生成二维激光雷达数据,基于2 d激光雷达扫描侦测障碍物,并提供一个及时的警告即将发生碰撞前。
二维激光雷达广泛应用于自主导航应用2 d大满贯,障碍检测和碰撞警告在机器人和自动驾驶。在这个视频中,我将演示如何构建一个碰撞预警系统与二维激光雷达利用激光雷达工具箱的一个例子文档。
工作流程包括四个主要步骤。首先,模拟机器人工作空间与障碍。然后生成二维激光雷达数据,其次是检测障碍。最后,提供一个及时的警告即将发生之前。
我们首先加载合成地图我们仓库领域的障碍我们的虚拟机器人将运作。我们将创建入住率地图来表示我们的舞台上,这是非常常见的机器人工作流。占用网格中的每个细胞有一个值代表占用状态的细胞。一个被占领的位置表示为1,一个免费的位置表示为0。三角形在地图上代表我们的机器人。
现在我们可以添加一个模拟二维激光雷达传感器在机器人使用rangeSensor对象。rangeSensor系统对象距离方位传感器能够基于给定的输出范围和角度测量传感器的外衣和障碍在入住率地图。
现在,我们有了自己的舞台和机器人,我们将定义探测激光雷达传感器使用一个交互式界面面积。在2 d激光雷达探测区域代表区域,该系统将提供碰撞警告如果检测到一个障碍。我们可以使用这个接口不同形状和修改(在激光雷达探测区域?任何二维激光雷达探测?]我们的选择。
检测区域分为三个层次。黑色区域是即将发生碰撞的危险区域。红色区域代表高联盟的机会。黄色区域表示谨慎措施可以应用到的地方避免碰撞。
机器人将遍历的观点,每个观点,我们将通过以下步骤提供碰撞警告。首先,我们从激光雷达传感器作为lidarScan对象流数据。lidarScan对象包含范围为一个简单的二维激光雷达和角度数据。然后我们点云数据分割成集群使用pcsegdist功能障碍。这个函数部分点云到集群基于点之间的欧氏距离。
现在,查看每个障碍集群检查任何可能的碰撞。我们能找到的危险水平基于障碍是在检测领域。最后,我们根据危险极限发出警告。低警告圆表示,有一个障碍检测区域,并可以采取行动来避免碰撞。红色警告圈代表一个可能的碰撞,一个黑色的圆圈表示即将碰撞。我们可以进一步使用这些碰撞警告安全自主导航的机器人在仓库领域。
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