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地図作成
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、ビークル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ビークルの姿勢を推定したりします。
関数
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
- 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.
- 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.
注目の例
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. Individual grid cells can 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
Create an egocentric occupancy map from the Driving 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。
