Esta página se ha traducido mediante traducción automática. Haga clic aquí para ver la última versión en inglés.

Aplicación

Mapas de ocupación 2D y 3D, mapas egocéntricos, raycasting

Los mapas de ocupación se utilizan para representar obstáculos en un entorno y definir los límites de su mundo. Puede crear mapas y actualizar ubicaciones de obstáculos a partir de lecturas de sensores mediante raycasting. Sincroniza con mapas existentes y mueve marcos locales para crear mapas egocéntricos que siguen tu vehículo. Los mapas admiten valores binarios y probabilísticos para mapas 2D y una representación probabilística para mapas 3D.

Utilice estos mapas junto con Planificación de movimiento para planificar rutas en un mapa, o utilice algoritmos Localización y estimación de pose. para estimar la pose de su vehículo en un entorno.

Funciones

expandir todo

Mapas de ocupación 2-D

`binaryOccupancyMap`	Crear cuadrícula de ocupación con valores binarios
`occupancyMap`	Crear mapa de ocupación 2-D (desde R2019b)
`mapClutter`	Generar mapa con obstáculos dispersos aleatoriamente. (desde R2020b)
`mapMaze`	Genera un mapa de laberinto aleatorio en 2D (desde R2021a)
`buildMap`	Cree un mapa de ocupación a partir de escaneos LIDAR (desde R2019b)

Mapas de ocupación en 3D

`occupancyMap3D`	Crear mapa de ocupación en 3D (desde R2019b)
`exportOccupancyMap3D`	Exportar mapa de ocupación 3-D como archivo octree o árbol binario (desde R2020a)
`importOccupancyMap3D`	Importe un archivo octree o árbol binario como mapa de ocupación 3D (desde R2020a)
`occupancyMap3DCollisionOptions`	Opciones de verificación de colisiones entre mapas de ocupación 3D y geometrías de colisión (desde R2022b)

Mapas en capas

`mapLayer`	Crear capa de mapa para N-datos dimensionales (desde R2021a)
`multiLayerMap`	Administrar múltiples capas de mapas (desde R2021a)

Mapas de distancia firmados

signedDistanceMap Mapa de distancia discreto firmado de la región 2-D (desde R2023a)

Temas

Cuadrículas de ocupación
Detalles de la funcionalidad de cuadrícula de ocupación y la estructura de mapa.
Fusione varios sensores Lidar utilizando capas de mapas
Los mapas de ocupación ofrecen una forma simple pero sólida de representar un entorno para aplicaciones robóticas al mapear el espacio-mundo continuo en una estructura de datos discreta.
Cree un mapa de ocupación a partir de imágenes de profundidad utilizando odometría visual y un gráfico de pose optimizado
Este ejemplo muestra cómo reducir la desviación en la trayectoria estimada (ubicación y orientación) de una cámara monocular mediante la optimización del gráfico de pose 3D.

Ejemplos destacados

Cree mapas de ocupación egocéntricos utilizando sensores de distancia

Los mapas de ocupación ofrecen una forma simple pero sólida de representar un entorno para aplicaciones robóticas al mapear el espacio mundial continuo en una estructura de datos discreta. Las celdas de cuadrícula individuales pueden contener información binaria o probabilística, donde 0 indica espacio libre y 1 indica espacio ocupado. Puede acumular esta información a lo largo del tiempo utilizando mediciones de sensores y almacenarlas de manera eficiente en el mapa. Esta información también es útil para flujos de trabajo más avanzados, como la detección de colisiones y la planificación de rutas.

Abrir script en vivo

Cree un mapa de ocupación egocéntrico desde el Diseñador de escenarios de conducción

Este ejemplo muestra cómo crear un mapa de ocupación egocéntrico desde la app Driving Scenario Designer. Este ejemplo utiliza información de obstáculos del generador de detección de visión para actualizar el mapa de ocupación egocéntrico.

Abrir script en vivo

Cree un mapa de ocupación a partir de poses y escaneos Lidar

La función buildMap toma lecturas de escaneo lidar y poses asociadas para construir una cuadrícula de ocupación como objetos lidarScan y poses [x y theta] asociadas para construir una occupancyMap.

Abrir script en vivo