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lidarSLAM

Realizar localización y mapeo mediante escaneos LIDAR

Descripción

La clase lidarSLAM realiza localización y mapeo simultáneos (SLAM) para las entradas del sensor de escaneo LiDAR . El algoritmo SLAM toma escaneos LIDAR y los adjunta a un nodo en un gráfico de pose subyacente. Luego, el algoritmo correlaciona los escaneos mediante la coincidencia de escaneos. También busca cierres de bucles, donde los escaneos se superponen a regiones previamente mapeadas, y optimiza las poses de los nodos en el gráfico de poses.

Creación

Sintaxis

slamObj = lidarSLAM

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange)

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans)

Descripción

slamObj = lidarSLAM crea un objeto SLAM LiDAR . El tamaño predeterminado del mapa de ocupación es de 20 celdas por metro. El alcance máximo para cada escaneo lidar es de 8 metros.

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange) crea un objeto SLAM LiDAR y establece las propiedades MapResolution y MaxLidarRange en función de las entradas.

slamObj = lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans) especifica el límite superior de la cantidad de escaneos aceptados permitidos al generar código. maxNumScans es un entero positivo. Este límite de escaneo solo es necesario al generar código.

Propiedades

PoseGraph — Gráfico de pose subyacente que conecta escaneos

objeto poseGraph

Gráfico de pose subyacente que conecta escaneos, especificado como un objeto poseGraph. Agregar escaneos a lidarSLAM actualiza este gráfico de pose. Cuando se encuentran cierres de bucle, el gráfico de pose se optimiza utilizando OptimizationFcn.

MapResolution — Resolución del mapa cuadrícula de ocupación

20 células por metro (predeterminado) | número entero positivo

Resolución del mapa cuadriculado de ocupación, especificada como un número entero positivo en celdas por metro. Especifique la resolución del mapa en la construcción.

MaxLidarRange — Alcance máximo del sensor lidar

8 metros (predeterminado) | escalar positivo

Alcance máximo del sensor lidar, especificado como escalar positivo en metros. Especifique el alcance máximo en la construcción.

OptimizationFcn — Función de optimización del gráfico de pose.

optimizePoseGraph (predeterminado) | identificador de función

Función de optimización del gráfico de pose, especificada como un identificador de función. De forma predeterminada, el algoritmo llama a la función optimizePoseGraph. Para especificar su propio método de optimización, la clase requiere que la firma de la función sea:

[updatedPose,stat] = myOptimizationFcn(poseGraph)

poseGraph es un objeto poseGraph. updatedPose es un vector n por 3 de poses [x y theta] enumeradas en orden de identificación de nodo secuencial. stat es una estructura que contiene un campo ResidualError como escalar positivo. Utilice la estructura stat para incluir otra información relevante para su optimización.

LoopClosureThreshold — Umbral para aceptar cierres de bucle

100 (predeterminado) | escalar positivo

Umbral de la puntuación del algoritmo de coincidencia de escaneo para aceptar cierres de bucle, especificado como un escalar positivo. Los umbrales más altos corresponden a una mejor coincidencia, pero las puntuaciones varían según los datos del sensor.

LoopClosureSearchRadius — Radio de búsqueda para la detección de cierre de bucle

8 metros (predeterminado) | escalar positivo

Radio de búsqueda para la detección de cierre de bucle, especificado como un escalar positivo. Aumentar este radio afecta el rendimiento al aumentar el tiempo de búsqueda. Ajuste esta distancia según su entorno y la trayectoria esperada del vehículo.

LoopClosureMaxAttempts — Número de intentos de encontrar cierres de bucle

1 (predeterminado) | número entero positivo

Número de intentos de encontrar cierres de bucle, especificado como un entero positivo. Aumentar el número de intentos afecta el rendimiento al aumentar el tiempo de búsqueda.

LoopClosureAutoRollback — Permitir la reversión automática de cierres de bucles agregados

true (predeterminado) | false

Permitir la reversión automática de cierres de bucle agregados, especificados como true o false. El objeto SLAM rastrea el error residual devuelto por OptimizationFcn. Si detecta un cambio repentino en el error residual y esta propiedad es true, rechaza (revierte) el cierre del bucle.

OptimizationInterval — Número de cierres de bucle aceptados para activar la optimización

1 (predeterminado) | número entero positivo

Número de cierres de bucle aceptados para activar la optimización, especificado como un entero positivo. De forma predeterminada, PoseGraph se optimiza cada vez que lidarSLAM agrega un cierre de bucle.

MovementThreshold — Cambio mínimo de pose requerido para procesar escaneos

[0 0] (predeterminado) | [translation rotation]

Cambio mínimo en la pose requerido para procesar escaneos, especificado como un vector [translation rotation]. Un cambio de pose relativo para un escaneo recién agregado se calcula como [x y theta]. Si la traducción en la posición xy o la rotación de theta excede estos umbrales, el objeto lidarSLAM acepta el escaneo y agrega una pose al PoseGraph.

ScanRegistrationMethod — Método de registro de escaneo

'BranchAndBound' (predeterminado) | 'PhaseCorrelation'

Método de registro de escaneo, especificado como un vector de caracteres.

Nota

Image Processing Toolbox™ es necesario para utilizar el método de correlación de fase.

TranslationSearchRange — Rango de búsqueda traslacional de coincidencia incremental

[maxLidarRange/2 maxLidarRange/2] (predeterminado) | vector de dos elementos con la forma [x y]

Rango de búsqueda traslacional de coincidencia incremental, especificado como un vector de dos elementos con la forma [x y] en metros. Esta propiedad solo es aplicable cuando la propiedad ScanRegistrationMethod está establecida en 'BranchAndBound'.

Estos valores definen la ventana de búsqueda alrededor de la estimación de traducción inicial especificada en el argumento relPoseEst de la función addScan. Establezca el valor de esta propiedad en la traducción máxima esperada entre escaneos aceptados consecutivos.

Esta propiedad es similar al argumento de par nombre-valor 'TranslationSearchRange' en la función matchScansGrid.

RotationSearchRange — Rango de búsqueda rotacional de coincidencia incremental

pi/2 (predeterminado) | escalar positivo

Rango de búsqueda rotacional de coincidencia incremental, especificado como escalar positivo en radianes. Esta propiedad solo es aplicable cuando la propiedad ScanRegistrationMethod está establecida en 'BranchAndBound'.

Estos valores definen la ventana de búsqueda alrededor de la estimación de rotación inicial especificada en el argumento relPoseEst de la función addScan. Establezca el valor de esta propiedad en la rotación máxima esperada entre escaneos aceptados consecutivos.

Esta propiedad es similar al argumento de par nombre-valor 'RotationSearchRange' en la función matchScansGrid.

Funciones del objeto

addScan	Agregar escaneo al mapa lidar SLAM
copy	Copiar objeto lidar SLAM
removeLoopClosures	Eliminar cierres de bucle del gráfico de pose
scansAndPoses	Extraer escaneos y poses correspondientes.
show	Escaneos de tramas y poses de robots.

Ejemplos

Realizar SLAM usando escaneos Lidar

Utilice un objeto lidarSLAM para agregar y comparar iterativamente escaneos LiDAR y construir un gráfico de pose optimizado de la trayectoria del robot. Para obtener un mapa de ocupación a partir de las poses y escaneos asociados, utilice la función buildMap.

Cargar datos y configurar el algoritmo SLAM

Cargar un arreglo de celdas de objetos lidarScan. Los escaneos LIDAR se recopilaron en un estacionamiento en un robot Husky® de ClearPath Robotics®. Normalmente, los escaneos LIDAR se realizan a alta frecuencia y cada escaneo no es necesario para SLAM. Por lo tanto, reduzca la resolución de los escaneos seleccionando solo cada 40 escaneos.

load garage_fl1_southend.mat scans
scans = scans(1:40:end);

Para configurar el algoritmo SLAM, especifique el rango lidar, la resolución del mapa, el umbral de cierre del bucle y el radio de búsqueda. Ajuste estos parámetros para su robot y entorno específicos. Crea el objeto lidarSLAM con estos parámetros.

maxRange = 19.2; % meters
resolution = 10; % cells per meter

slamObj = lidarSLAM(resolution,maxRange);
slamObj.LoopClosureThreshold = 360;
slamObj.LoopClosureSearchRadius = 8;

Agregar escaneos iterativamente

Usando un bucle for, agregue escaneos al objeto SLAM. El objeto utiliza la coincidencia de escaneos para comparar cada escaneo agregado con los agregados anteriormente. Para mejorar el mapa, el objeto optimiza el gráfico de pose cada vez que detecta un cierre de bucle. Cada 10 escaneos, muestra las poses y escaneos almacenados.

for i = 1:numel(scans)

    addScan(slamObj,scans{i});
    
    if rem(i,10) == 0
        show(slamObj);
    end
end
title("Lidar Scans and Poses")
xlabel("X [meters]")
ylabel("Y [meters]")

Ver mapa de ocupación

Después de agregar todos los escaneos al objeto SLAM, construya un mapa occupancyMap llamando a buildMap con los escaneos y las poses. Utilice la misma resolución de mapa y alcance máximo que utilizó con el objeto SLAM.

[scansSLAM,poses] = scansAndPoses(slamObj);
occMap = buildMap(scansSLAM,poses,resolution,maxRange);
figure
show(occMap)
title('Occupancy Map of Garage')

Más acerca de

SLAM

Localización y mapeo simultáneos (SLAM) es un concepto general para algoritmos que correlacionan diferentes lecturas de sensores para construir un mapa del entorno de un vehículo y rastrear estimaciones de la posición. Diferentes algoritmos utilizan diferentes tipos de sensores y métodos para correlacionar datos.

El algoritmo lidarSLAM utiliza escaneos LiDAR e información de odometría como entradas de sensores. Los escaneos lidar mapean el entorno y se correlacionan entre sí para construir un gráfico de pose subyacente de la trayectoria del vehículo. La información de odometría es una entrada opcional que proporciona una estimación de la pose inicial de los escaneos para ayudar en la correlación. Los algoritmos de coincidencia de escaneo correlacionan escaneos con escaneos agregados previamente para estimar la pose relativa entre ellos y agregarlos a un gráfico de pose subyacente.

El gráfico de pose contiene nodos conectados por bordes que representan las poses relativas del vehículo. Los bordes especifican restricciones en el nodo como una matriz de información. Para corregir las estimaciones de pose a la deriva, el algoritmo optimiza todo el gráfico de pose cada vez que detecta cierres de bucle.

El algoritmo supone que los datos provienen de un vehículo que navega por un entorno y realiza escaneos láser de forma incremental a lo largo de su recorrido. Por lo tanto, los escaneos se comparan primero con el escaneo más reciente para identificar poses relativas y se agregan al gráfico de pose de forma incremental. Sin embargo, el algoritmo también busca cierres de bucle, que identifican cuando el vehículo escanea un área que fue visitada previamente.

Cuando se trabaja con algoritmos SLAM, el entorno y los sensores del vehículo afectan el rendimiento y la calidad de la correlación de datos. Ajuste sus parámetros adecuadamente para su entorno o conjunto de datos esperado.

Referencias

[1] Hess, Wolfgang, Damon Kohler, Holger Rapp, and Daniel Andor. "Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM." 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2016.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Utilice esta sintaxis al construir objetos lidarSLAM para la generación de código:

slamObj= lidarSLAM(mapResolution,maxLidarRange,maxNumScans) especifica el límite superior de la cantidad de escaneos aceptados permitidos al generar código. maxNumScans es un entero positivo. Este límite de escaneo solo es necesario al generar código.

Historial de versiones

Introducido en R2019b

Consulte también

poseGraph | optimizePoseGraph

Temas

• Implementar localización y mapeo simultáneos (SLAM) con escaneos Lidar