SLAM

2 次元および 3 次元の自己位置推定と環境地図作成の同時実行

自己位置推定と環境地図作成の同時実行 (SLAM) は、地図作成と位置推定と姿勢推定のアルゴリズムの両方を使用して、マップを作成すると同時にそのマップ内におけるビークルの位置を推定します。LIDAR スキャンとオドメトリ姿勢推定を処理する独自の SLAM アルゴリズムを調整し、対話的にマップを作成するには、lidarSLAM を使用します。ログに記録されフィルター処理されたデータを受け取り、SLAM を使用してマップを作成するには buildMap を使用します。SLAM マップビルダーアプリでは、相対姿勢の変更とスキャンの調整を手動で行ってマップの精度を向上できます。

SLAM とは何か、および他の MATLAB^® ツールボックスの他の SLAM ツールの詳細については、SLAM とは? を参照してください。

アプリ

SLAM マップビルダー

LiDAR ベースの SLAM を使用して 2 次元グリッドマップを作成 (R2019b 以降)

関数

すべて展開する

EKF SLAM

ekfSLAM 拡張カルマンフィルターを使用した自己位置推定と環境地図作成の同時実行 (R2021b 以降)

2 次元 LiDAR SLAM

`lidarSLAM`	LIDAR スキャンを使用した位置推定と地図作成の実行 (R2019b 以降)
`buildMap`	LIDAR スキャンから占有マップを作成 (R2019b 以降)

姿勢グラフ

`poseGraph`	2 次元姿勢グラフの作成 (R2019b 以降)
`poseGraph3D`	3 次元姿勢グラフの作成 (R2019b 以降)
`poseGraphSolverOptions`	Solver options for pose graph optimization (R2020b 以降)
`optimizePoseGraph`	Optimize nodes in pose graph (R2019b 以降)
`trimLoopClosures`	Optimize pose graph and remove bad loop closures (R2020b 以降)
`poseplot`	3-D pose plot (R2021b 以降)

ファクターグラフ

`factorGraph`	Bipartite graph of factors and nodes (R2022a 以降)
`importFactorGraph`	Import factor graph from g2o log file (R2022a 以降)
`factorIMU`	Convert IMU readings to factor (R2022a 以降)
`factorGPS`	Factor for GPS measurement (R2022a 以降)
`factorTwoPoseSE2`	Factor relating two SE(2) poses (R2022a 以降)
`factorTwoPoseSE3`	Factor relating two SE(3) poses (R2022a 以降)
`factorPoseSE2AndPointXY`	Factor relating SE(2) position and 2-D point (R2022b 以降)
`factorPoseSE3AndPointXYZ`	Factor relating SE(3) position and 3-D point (R2022b 以降)
`factorIMUBiasPrior`	Prior factor for IMU bias (R2022a 以降)
`factorVelocity3Prior`	Prior factor for 3-D velocity (R2022a 以降)
`factorPoseSE3Prior`	Full-state prior factor for SE(3) pose (R2022a 以降)
`factorCameraSE3AndPointXYZ`	Factor relating SE(3) camera pose and 3-D point (R2023a 以降)
`estimateGravityRotation`	Estimate gravity rotation using IMU measurements and factor graph optimization (R2023a 以降)
`estimateGravityRotationAndPoseScale`	Estimate gravity rotation and pose scale using IMU measurements and factor graph optimization (R2023a 以降)
`estimateCameraIMUTransform`	Estimate transformation from camera to IMU sensor using calibration data (R2024a 以降)

トピック

Choose SLAM Workflow Based on Sensor Data (Computer Vision Toolbox)
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注目の例

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Performant and Deployable Monocular Visual SLAM

Visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) refers to the process of calculating the position and orientation of a camera with respect to its surroundings while simultaneously mapping the environment. Applications for vSLAM include augmented reality, robotics, and autonomous driving. In this example, the algorithm uses only visual inputs from the camera.

R2024a 以降

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