Cartographie
Les cartes d'occupation servent à représenter les obstacles dans un environnement et à définir les limites de votre monde. Vous pouvez créer des cartes et mettre à jour les emplacements des obstacles à partir des relevés des capteurs en utilisant le lancer de rayons. Synchronisez-vous avec les cartes existantes et déplacez les cadres locaux pour créer des cartes égocentriques qui suivent votre véhicule. Les cartes supportent les valeurs binaires et probabilistes pour les cartes 2D et une représentation probabiliste pour les cartes 3D.
Utilisez ces cartes avec Planification de mouvement pour planifier des itinéraires sur une carte, ou utilisez les algorithmes pour estimer la position de votre véhicule dans un environnement.
Fonctions
Rubriques
- Occupancy Grids
Details of occupancy grid functionality and map structure.
- 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.
Sélection d՚exemples
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.
Build Occupancy Map from Lidar Scans and Poses
The buildMap function takes in lidar scan readings and associated poses to build an occupancy grid as lidarScan objects and associated [x y theta] poses to build an occupancyMap.
