既知の姿勢を使用するマッピングについて
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ryuki tomohiro
el 22 de Abr. de 2019
Comentada: ryuki tomohiro
el 9 de Mayo de 2019
サンプルでは、レーザーセンサーで既存地図の形状を読み取り占有地図を作成されているようですが、
私が所持しているLiDAR(VLP-16)で取得したデータで置き換えて占有地図は、作成することは可能でしょうか?
また、MATLAB内の関数を組み合わせることで、オドメトリデータとLiDARデータを用いてSLAMを行うことは可能でしょうか?
可能でしたら、使用する関数&参考になるページ等教えていただけないでしょうか?
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Tohru Kikawada
el 23 de Abr. de 2019
はい、原理的には可能と思います。ただ、精度の面では調整は必要です。 下記は3D点群のレジストレーションで地図データを作成しています。 https://jp.mathworks.com/help/vision/examples/3-d-point-cloud-registration-and-stitching.html 例題ではレジストレーションにて姿勢推定していますがオドメトリの姿勢も使えます。
VLP-16のPCAPファイルをお持ちであれば下記の読み込み関数が使えます。 https://jp.mathworks.com/help/vision/ref/velodynefilereader.html
R2019aからはImage Acquision Toolboxで直接取り込みにも対応しています。 https://jp.mathworks.com/hardware-support/velodyne-lidar.html
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Tohru Kikawada
el 25 de Abr. de 2019
Editada: Tohru Kikawada
el 2 de Mayo de 2019
> 上記のサンプルのロボットのパスを直線にし、その移動に合わせて、自身のLiDAR(VLP-16)で取得したデータを重ねていくことで、正確ではないものの、オドメトリデータを用いた2 次元SLAMができると考えました。専門家の方から見て、これは可能でしょうか?
はい、原理的に可能です。位置推定の誤差がなくなりますので、位置ズレが少なく点群地図ができるかと思います。
>また、私の目標に対して似たことを行っているサンプルや関数等ございましたら教えていただけないでしょうか?
2D SLAMであればご提示いただいているRobotics System Toolboxのサンプルがもっとも近しいかと思います。3Dでしたら私がご提示させていただいたComputer Vision Toolboxのサンプルが近いと思います。
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