Minhaj Palakkaparambil Mohammed, MathWorks
使用Lidar工具箱™功能构建一个系统,可以基于二维激光雷达扫描在模拟仓库arena发出碰撞警告。
学习如何模拟带有障碍物的机器人工作空间,生成2D激光雷达数据,基于2D激光雷达扫描检测障碍物,并在即将发生碰撞前提供及时警告。
2D LIDARS广泛用于自主导航应用,如2D SLAM,障碍物检测和机器人和自动驾驶中的碰撞警告。在此视频中,我将演示如何使用LIDAR Toolbox文档的示例使用2D LIDAR构建碰撞警告系统。
该工作流包括四个主要步骤。第一,模拟有障碍物的机器人工作空间。生成二维激光雷达数据,检测障碍物。最后,在任何即将发生的碰撞前提供及时的警告。
我们将开始加载我们的仓库竞技场的合成地图与障碍,我们的虚拟机器人将操作。我们将创建占用地图来代表我们的竞技场,这在机器人工作流程中非常常见。占用网格中的每个单元格都有一个表示该单元格占用状态的值。已占用位置表示为1,空闲位置表示为0。地图上的三角形代表我们的机器人。
我们现在可以使用rangessensor对象在机器人上添加一个模拟的2D激光雷达传感器。rangessensor系统对象是距离方位传感器,能够根据占用地图中给定的传感器姿态和障碍物输出距离和角度测量值。
现在我们有了我们的竞技场和机器人,我们将使用交互界面定义激光雷达传感器的探测区域。探测区域代表二维激光雷达周围的区域,如果探测到障碍物,系统将提供碰撞警告。我们可以使用这个界面制作不同的形状,并将激光雷达周围的探测区域修改为[?探测?]任何我们选择的2D激光雷达。
检测区域分为三层。黑色区域是即将发生碰撞的危险区域。红色区域代表联合的可能性很高。黄色区域代表可以采取预防措施避免碰撞的区域。
机器人现在将遍历视点,对于每个视点,我们将通过以下步骤提供碰撞警告。首先,我们将激光雷达传感器的数据流作为lidarScan对象。lidarScan对象包含一个简单的2D激光雷达的距离和角度数据。然后利用pcsegdist函数将点云数据分割成障碍簇。该函数根据点间的欧氏距离将点云分割成簇。
现在,看看每个障碍物群体检查任何可能的碰撞。我们可以找到基于障碍在检测领域的危险水平。最后,我们根据危险限额发出警告。低警告圆圈表示检测区域中存在障碍,并且可以采取动作以避免与其碰撞。红色警告圆圈表示可能的碰撞,黑色圆圈表示即将发生的碰撞。我们可以进一步使用这些碰撞警告,以便在仓库竞技场中的机器人安全自主导航。
请点击下面的链接了解更多信息。如果您有任何问题或评论,请让我们知道。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
请选择表现最佳的中国网站(中文或英文)。MathWorks的其他国家网站并没有针对您所在位置的访问进行优化。