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Cartographie

Cartes d'occupation 2D et 3D, cartes égocentriques, raycasting

Les cartes d'occupation sont utilisées pour représenter les obstacles dans un environnement et définir les limites de votre monde. Vous pouvez créer des cartes et mettre à jour les emplacements des obstacles à partir des lectures des capteurs à l'aide du raycasting. Synchronisez avec les cartes existantes et déplacez les cadres locaux pour créer des cartes égocentriques qui suivent votre véhicule. Les cartes prennent en charge les valeurs binaires et probabilistes pour les cartes 2D et une représentation probabiliste pour les cartes 3D.

Utilisez ces cartes avec Planification du mouvement pour planifier des chemins sur une carte, ou utilisez les algorithmes Localisation et estimation de la pose pour estimer la pose de votre véhicule dans un environnement.

Fonctions

développer tout

Cartes d'occupation 2D

`binaryOccupancyMap`	Créer une grille d'occupation avec des valeurs binaires
`occupancyMap`	Créer une carte d'occupation 2D (depuis R2019b)
`mapClutter`	Générer une carte avec des obstacles dispersés aléatoirement (depuis R2020b)
`mapMaze`	Générer une carte de labyrinthe 2D aléatoire (depuis R2021a)
`buildMap`	Créer une carte d'occupation à partir d'analyses lidar (depuis R2019b)

Cartes d'occupation 3D

`occupancyMap3D`	Créer une carte d'occupation 3D (depuis R2019b)
`exportOccupancyMap3D`	Exporter la carte d'occupation 3D sous forme de fichier octree ou arbre binaire (depuis R2020a)
`importOccupancyMap3D`	Importer un fichier octree ou arbre binaire sous forme de carte d'occupation 3D (depuis R2020a)
`occupancyMap3DCollisionOptions`	Options de contrôle des collisions entre la carte d'occupation 3D et les géométries des collisions (depuis R2022b)

Cartes en couches

`mapLayer`	Créer une couche de carte pour les données dimensionnelles N (depuis R2021a)
`multiLayerMap`	Manage multiple map layers (depuis R2021a)

Cartes de distance signées

signedDistanceMap Carte de distance discrète signée d'une région 2D (depuis R2023a)

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.

Exemples présentés

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.

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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.

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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.

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