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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。

これらのマップをモーション プランニング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 Create 3-D occupancy map
mapLayer Create map layer for N-dimensional data
multiLayerMap Manage multiple map layers

関数

buildMap LIDAR スキャンから占有マップを作成
checkOccupancy 检查地点免费、占领或未知的瓦尔ues
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 Get occupancy value of locations
getMapData Retrieve data from map layer
importOccupancyMap3D Import an octree file as 3D occupancy map
inflate Inflate each occupied grid location
insertRay Insert ray from laser scan observation
insertPointCloud Insert 3-D points or point cloud observation into map
mapClutter sca与随机生成的地图ttered obstacles
mapMaze Generate random 2-D maze map
move Move map in world frame
occupancyMatrix 占有グリッドを double の行列に変換
raycast Compute cell indices along a ray
rayIntersection Find intersection points of rays and occupied map cells
setOccupancy Set occupancy value of locations
setMapData Assign data to map layer
syncWith Sync map with overlapping map
show Show grid values in a figure
updateOccupancy Integrate probability observations at locations

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

  • Create Egocentric Occupancy Maps Using Range Sensors

    Occupancy Maps offer a simple yet robust way of representing an environment for robotic applications by mapping the continuous world-space to a discrete data structure. Individualgrid cellscan contain binary or probabilistic information, where 0 indicates free-space, and 1 indicates occupied space. You can build up this information over time using sensor measurements and efficiently store them in the map. This information is also useful for more advanced workflows, such as collision detection and path planning.

  • Create Egocentric Occupancy Map from Driving Scenario Designer

    This example shows how to create an egocentric occupancy map from theDriving Scenario Designer app. This example uses obstacle information from the vision detection generator to update the egocentric occupancy map.

  • LIDAR 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 LIDAR 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 y theta]を受け取ります。

  • Fuse Multiple Lidar Sensors Using Map Layers

    Occupancy maps offer a simple yet robust way of representing an environment for robotic applications by mapping the continuous world-space to a discrete data structure. Individualgrid cellscan contain binary or probabilistic information about obstacle information. However, an autonomous platform may use a variety of sensors that may need to be combined to estimate both the current state of the platform and the state of the surrounding environment.

  • Build Occupancy Map from Depth Images Using Visual Odometry and Optimized Pose Graph

    This example shows how to reduce the drift in the estimated trajectory (location and orientation) of a monocular camera using 3-D pose graph optimization. In this example, you build an occupancy map from the depth images, which can be used for path planning while navigating in that environment.