occupancyMap3D

3 次元占有マップの作成

説明

occupancyMap3D クラスは、3 次元マップとマップ情報を格納します。マップは、八分木データ構造に確率値として格納されます。このクラスは任意の環境に対応し、観測入力に基づいて動的にそのサイズを拡張します。観測値を点群または特定の xyz の位置として追加できます。これらの観測値は確率値を更新します。確率値は位置の占有を表します。八分木データ構造では、データを適切に平衡化してメモリとディスク両方の効率を維持します。

作成

構文

omap = occupancyMap3D

omap = occupancyMap3D(res)

omap = occupancyMap3D(res,Name,Value)

説明

omap = occupancyMap3D は、観測値をもたない既定のプロパティ値を使用した空の 3 次元占有マップを作成します。

omap = occupancyMap3D(res) は、マップの分解能 (セル数/メートル) を指定し、Resolution プロパティを設定します。

omap = occupancyMap3D(res,Name,Value) は、1 つ以上の Name,Value 引数のペアによって指定された追加オプションでオブジェクトを作成します。たとえば、'FreeThreshold',0.25 では、セルを障害物なしと見なすしきい値を 0.25 の確率値として設定します。プロパティ名はそれぞれ引用符で囲みます。

プロパティ

Resolution — グリッド分解能

1 (既定値) | 正のスカラー

グリッド分解能 (1 メートルあたりのセル数)。スカラーとして指定します。構築時の分解能を指定します。この値を超える精度の観測を挿入すると丸められ、この分解能で適用されます。

FreeThreshold — セルを障害物なしとして見なすしきい値

0.2 (既定値) | 正のスカラー

セルを障害物なしとして見なすしきい値。正のスカラーとして指定します。このしきい値未満の確率値は、障害物なしと見なされます。

OccupiedThreshold — セルを占有状態として見なすしきい値

0.65 (既定値) | 正のスカラー

セルを占有状態として見なすしきい値。正のスカラーとして指定します。このしきい値を上回る確率値は、占有状態と見なされます。

ProbabilitySaturation — 確率値の飽和制限

[0.001 0.999] (既定値) | [min max] ベクトル

確率値の飽和制限。[min max] ベクトルとして指定します。この飽和値を上回る値または下回る値は、min 値または max 値に設定されます。このプロパティは、複数の観測値を組み込む際に、セルの飽和過剰を軽減します。

オブジェクト関数

checkOccupancy	Check if locations are free or occupied
getOccupancy	Get occupancy probability of locations
inflate	Inflate map
insertPointCloud	Insert 3-D points or point cloud observation into map
rayIntersection	Find intersection points of rays and occupied map cells
setOccupancy	Set occupancy probability of locations
show	Show occupancy map
updateOccupancy	Update occupancy probability at locations

例

3 次元占有マップの作成と点のインフレート

occupancyMap3D オブジェクトは、センサーの観測値を使用して環境のマップを作成して、障害物を 3 次元空間に格納します。マップを作成し、点群から障害物を特定する点を追加します。次にマップ内の障害物をインフレートして、障害物の周囲の安全な動作空間を確保します。

10 セル数/メートルのマップ解像度で occupancyMap3D オブジェクトを作成します。

map3D = occupancyMap3D(10);

一連の 3 次元の点を姿勢 [x y z qw qx qy qz] からの観測値として定義します。この姿勢はこれらの点を観測するセンサー用で、中心が原点上にあります。複数の観測値を挿入する 2 組の点を定義します。

pose = [ 0 0 0 1 0 0 0];

points = repmat((0:0.25:2)', 1, 3);
points2 = [(0:0.25:2)' (2:-0.25:0)' (0:0.25:2)'];
maxRange = 5;

insertPointCloud を使用して 1 組目の点を挿入します。この関数は、センサーの姿勢と指定された点を使用して、観測値をマップに挿入します。表示されている色は、わかりやすく説明する目的のためにのみ点の高さと関連します。

insertPointCloud(map3D,pose,points,maxRange)
show(map3D)

2 組目の点を挿入します。センサーの姿勢 (原点) とこれらの点の間の光線は、前に挿入した点とオーバーラップします。したがって、センサーと新しい点の間の自由空間が更新されて、自由空間とマークされます。

insertPointCloud(map3D,pose,points2,maxRange)
show(map3D)

マップをインフレートして、障害物の周囲の安全な動作のためにバッファー ゾーンを追加します。ビークル半径と安全距離を定義し、これらの値の合計を使ってマップのインフレーション半径を定義します。

vehicleRadius = 0.2;
safetyRadius = 0.3;
inflationRadius = vehicleRadius + safetyRadius;
inflate(map3D, inflationRadius);

show(map3D)

アルゴリズム

八分木データ構造

八分木データ構造は、1 つの環境を "ボクセル" と呼ばれる 3 次ボリュームに分割するために使用される階層構造です。特定のマップ ボリュームでは、目的のマップ分解能 (ボクセル サイズ) に達するまで空間が 8 つのボクセルに再帰的に分割されます。このサブ分割はツリーとして表すことができ、マップ内の位置の確率値を格納します。

ツリー内の確率値には対数オッズ表現を使用できます。この表現を使うと、小さな確率が削減されるため、位置は動的な測定と数値誤差から簡単に回復します。この対数オッズ表現を使用して同じ占有値を共有する場合、メモリの効率を維持するために、構造内でツリーの下位の分岐が枝刈りされます。

このクラスは、分岐の枝刈りなど、このデータ構造の編成を内部で処理します。setOccupancy、getOccupancy、または insertPointCloud などの関数を使う場合、すべての観測値を空間座標系として指定します。ツリーへの挿入、ツリー内の移動は、空間座標系およびマップの分解能に基づいて決まります。

参照

[1] Hornung, Armin, Kai M. Wurm, Maren Bennewitz, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard. "OctoMap: an efficient probabilistic 3D mapping framework based on octrees." Autonomous Robots, Vol. 34, No. 3, 2013, pp. 189–206.. doi:10.1007/s10514-012-9321-0.

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

バージョン履歴

R2019b で導入

参考

クラス

• occupancyMap | binaryOccupancyMap

関数

• insertPointCloud | inflate | setOccupancy | show | rosReadOccupancyMap3D (ROS Toolbox)

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