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。
オブジェクト
binaryOccupancyMap | バイナリ値の占有グリッドを作成 |
occupancyMap | 2 次元占有マップの作成 |
occupancyMap3D | 3 次元占有マップの作成 |
occupancyMap3DCollisionOptions | Collision-checking options between 3-D occupancy map and collision geometries |
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 |
checkMapCollision | Check for collision between 3-D occupancy map and geometry |
checkOccupancy | Check if locations are free or occupied |
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 probability of locations |
getMapData | Retrieve data from map layer |
importOccupancyMap3D | 八分木ファイルを 3 次元占有マップとしてインポート |
inflate | Inflate each occupied location |
insertRay | Insert ray from laser scan observation |
insertPointCloud | 3 次元の点または点群の観測値をマップに挿入 |
mapClutter | Generate map with randomly scattered obstacles |
mapMaze | Generate random 2-D maze map |
move | Move map in world frame |
occupancyMatrix | 占有マップを行列に変換 |
raycast | Compute cell indices along a ray |
rayIntersection | Find intersection points of rays and occupied map cells |
setOccupancy | Set occupancy probability of locations |
setMapData | Assign data to map layer |
syncWith | Sync map with overlapping map |
updateOccupancy | Update occupancy probability 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
- 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. Individual grid cells can 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.