激光扫描的更新生成概率地图

最新推荐文章于 2025-10-27 10:04:07 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-27 10:04:07 发布 · 1.6k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

Previous

1.首先获取到的是laser scan 的信息，然后想得到一个更新概率地图的一个pineline

输入就是一个laserscan 输出就是个栅格概率地图

2.参考cartographer/ occupancy grid node


Learning

cartographer_ros/cartographer_ros

最低0.47元/天 解锁文章
概率路图法（PRM）路径规划算法简述
慕羽★的博客
11-13 1万+
概率路图法（Probabilistic Road Map）由LE Kavraki,、P Svestka等人于1996年在论文《Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration 》中提出
cartographer_ros的submap获取与保存
Nksjc的博客
12-28 1万+
本文分析cartographer 使用二维激光传感器的SLAM, google cartographer的地图生成在occupancy_grid_node_main中实现。
由样本集合生成概率图模型(chou-liu算法)
lzwdfas的博客
06-13 761
chou-liu 算法
★移动机器人 激光 构建地图 定位
weixin_34319640的博客
06-26 420
700帧 激光扫描数据 地图 机器人运动轨迹 转载于:https://www.cnblogs.com/yuhua4/archive/2009/05/24/1488338.html
如何快速实现实时三维激光雷达建图？hdl_graph_slam 完整指南
最新发布
gitblog_00675的博客
10-27 714
**hdl_graph_slam** 是一款基于ROS的开源软件包，专为实时六自由度（6DOF）三维激光雷达即时定位与建图（SLAM）设计。它采用先进的图优化技术，结合NDT扫描匹配进行里程计估计和回环检测，同时支持GPS、IMU、地面平面等多源约束，为机器人导航和环境感知提供高精度定位解决方案。 ## ???? 核心功能与架构解析 hdl_graph_slam 的强大之处在于其模块化设计和多约束...
AAAI-场景图生成的深度生成概率图神经网络Deep Generative Probabilistic Graph Neural Networks for Scene Graph Generation
yimeixiaobai_的博客
08-02 1197
文章地址：Deep Generative Probabilistic Graph Neural Networks for Scene Graph Generation. 简介 图像视觉理解是计算机视觉中一个很重要的任务，理解一个场景并不仅仅是识别出场景中的所有物体，物体之间的相互关系也是很重要的信息。为了表征这种语义，一些论文引入了场景图（scene graph）的概念，其中的节点表示对象，边则表示对象之间的关系。 如上图所示，图片提供的信息除了碗中有橘子和苹果等水果之外，还有碗在桌子上，水果在碗中这一信
概率法——利用激光传感器构建占据栅格地图
MaxChanger的博客
01-24 7614
“本篇主要介绍：机器人世界的几种地图；占据栅格地图的表示方法与更新方法；利用激光传感器数据构建占据栅格地图。 1. 机器人地图的分类 地图有很多种表示方式，例如，用经纬度标识地方的世界地图，城市的地铁图，校园指引图。 第一种我们称为尺度地图（Metric Map），每一个地点都可以用坐标来表示，比如北京在东经116°
3、扫描激光测距仪与毫米波雷达创建数字地形地图的比较
ww90123的博客
10-22 17
本文比较了扫描激光测距仪与毫米波雷达在采矿环境中创建数字地形地图（DTM）的应用。通过在电动绳索铲上部署多种激光传感器和毫米波雷达，并结合惯性辅助RTK GPS，系统实现了高精度环境感知，用于路径规划与避撞。激光测距仪具有高精度、窄波束和快速扫描优势，而毫米波雷达在恶劣环境如粉尘中表现更稳定，但成像速度慢、精度较低。研究展示了两类传感器的性能对比及数据处理方法，提出未来可通过概率建模与实时成像技术提升雷达性能，并融合多传感器优势以推动采矿自动化发展。
精选资源
ROS三维点云地图转二维地图，功能包
02-25
在实际应用中，还可以进一步优化这个过程，比如使用概率栅格地图来处理不确定性，或者采用占用栅格地图进行动态障碍物的追踪。此外，可以使用不同的栅格分辨率来平衡计算资源与地图精度之间的关系。同时，如果需要...
20、基于多视角和多时态机载激光扫描数据直接比较的城市区域变化检测
tequila的博客
10-14 20
本文提出了一种基于多视角和多时态机载激光扫描（ALS）数据直接比较的城市区域变化检测方法。通过引入空空间信息并借鉴机器人映射中的占用网格概念，利用Dempster-Shafer证据理论进行空间占用建模与多源证据融合，实现了对建筑物出现、消失、车辆移动等变化的高效识别。方法分为数据库创建与任务执行两个阶段，支持实时处理，适用于应急服务、导航辅助等短期操作场景。实验结果表明该方法具有较高的检测准确率，具备良好的应用前景。
导航与定位：地图构建与更新_（2）.地图构建原理
zhubeibei168的博客
01-22 892
地图构建是导航与定位系统中的关键环节，涉及多种表示方法和构建算法。不同的地图表示方法适用于不同的应用场景，而不同的地图构建算法则决定了地图的准确性和实时性。地图更新策略则确保了地图在机器人移动过程中的一致性和可靠性。通过本节的介绍，读者可以对地图构建的基本原理有一个全面的了解，并能够根据具体需求选择合适的方法和算法。
（9）根据husky仿真，再利用octomap生成二维占据栅格地图和三维概率地图
qq_40259429的博客
07-02 1029
husky仿真打开了一个Gazebo环境，然后新打开一个Rviz界面看到生成的地图； （1）安装：octomap_server使用－－生成二维占据栅格地图和三维概率地图 （2）使用：ROS 八叉树地图构建 - 使用 octomap_server 建图过程总结！ （3）上面两个了解了大概，看了这个才知道怎么做：Gazebo环境下使用turtlebot建立环境octomap地图 ...
2D栅格-3D八叉树地图及其概率更新
dbdxnuliba的博客
12-15 2010
八叉树数学原理
octomap_server使用－－生成二维占据栅格地图和三维概率地图
热门推荐
sru_alo的博客
12-19 2万+
　　octomap_server是ROS中的一个基于octomap的功能包。我在查阅资料的时候，发现所有的介绍、博客等资料都是在介绍其将点云地图转化为基于Octree的OctoMap的功能。由于之前一直在查找三维点云地图转化为二维地图的方法，所以之前试过这个包的三维转换功能后就没有在继续使用，由于之前使用其他方法将二维占据栅格地图生成了，然后准备回过头来再看一下octomap_server的三维概...
cartographer代码里懵比的瞬间
z15f34的博客
03-22 489
void Node::MaybeWarnAboutTopicMismatch( const ::ros::WallTimerEvent& unused_timer_event) { ::ros::master::V_TopicInfo ros_topics; ::ros::master::getTopics(ros_topics); std::set<std::string> published_topics; std::stringstream publish.
cartographer pure_localization 纯定位修改 +初始化位置
chilian12321的博客
03-09 6677
1.demo_backpack_2d_localization.launch增加参数-pure_localization（感觉直接注释下面这句也可以） <node name="cartographer_occupancy_grid_node" pkg="cartographer_ros" type="cartographer_occupancy_grid_node" args="-resolution 0.05 .
论文解读--High Resolution Radar-Based Occupancy Grid Mapping and FreeSpace Detection
奔袭的算法工程师
11-15 2197
高分辨率雷达传感器能够通过每个测量周期检测数千个反射点，非常准确地感知车辆周围的环境。本文提出了一种新的占用网格映射方法，用于对静态环境进行建模。对所有数据点的反射振幅进行补偿、归一化，然后转换为基于预定义的雷达传感器模型的探测概率值。根据测试车辆的运动，计算经过几个测量周期后的后验占用概率，建立占用网格图。
【工程记录】关于ROS导航二维栅格概率地图的简单融合
weixin_39538031的博客
03-28 1340
针对多个车型机器人，对多个区域进行联合探索建图，且需要对各机器人创建的二维概率地图进行正确合并，形成一个大地图进行保存的使用情形。
机器人怎么生成代价地图
04-04
### 机器人生成代价地图的算法及其实现方法 #### 1. 什么是代价地图？ 代价地图是一种用于表示环境信息的数据结构，通常以二维或三维网格形式呈现。每个单元格存储了一个数值，称为“代价”，该值反映了机器人到达此位置的成本。高代价可能对应于障碍物、危险区域或其他不利条件；低代价则代表安全可通行区域。 在路径规划中，代价地图的作用至关重要，因为它提供了关于环境的信息，使得像 A 星算法这样的路径规划技术能够有效运行[^3]。 --- #### 2. 常见的代价地图生成算法 以下是几种常见的生成代价地图的方法： ##### （1）基于距离变换的距离场方法 这种方法通过对障碍物周围的像素赋予权重来构建代价地图。具体来说，对于每一个自由空间中的点，其代价由它到最近障碍物的距离决定。这种策略可以通过以下公式实现： \[ \text{Cost}(p) = e^{-\alpha d(p)} \] 其中 \(d(p)\) 表示点 \(p\) 到最近障碍物的距离，\(\alpha\) 是调整权重衰减速率的参数[^4]。 ```matlab % MATLAB 实现距离场方法 function costMap = generateDistanceField(map, alpha) % map: 输入二值化地图 (0-无障碍, 1-有障碍) distanceTransform = bwdist(logical(map)); % 计算欧几里得距离变换 costMap = exp(-alpha * distanceTransform); % 应用指数衰减函数 end ``` --- ##### （2）基于传感器数据的动态更新 当机器人处于未知环境中时，它可以利用激光雷达、超声波或摄像头等传感器实时感知周围环境并动态更新代价地图。例如，在 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）框架下，机器人会逐步建立环境模型，并将其转换为代价地图。 MATLAB 提供了 `lidarScan` 和 `occupancyGrid` 类支持此类操作[^2]: ```matlab % 使用 lidar 数据生成代价地图 map = occupancyMap(10, 10, 50); % 创建一个 10m×10m 地图，分辨率为 50 cells/meter scan = lidarScan(ranges, angles); % 获取激光扫描数据 insertRay(map, pose, scan.Ranges, scan.Angles); inflate(map, inflationRadius); % 对障碍物膨胀处理增加安全性 costMap = getOccupancy(map); % 将占用概率转化为代价矩阵 ``` --- ##### （3）结合启发式规则的手动设计 有时为了特定应用需求，开发者可以直接定义一些规则来自动生成代价地图。例如，在某些场景中，靠近墙壁的位置可能会被赋予更高的成本以鼓励机器人远离边界。这种方式灵活性较高，但依赖领域专家的知识[^1]。 --- #### 3. 成本计算的具体考虑因素 无论采用哪种方法生成代价地图，都需要综合考量以下几个方面： - **障碍物影响范围**: 定义多远范围内受障碍物的影响以及如何随距离变化降低影响程度。 - **地形特征**: 如果地面存在坡度或者摩擦系数差异，则需额外加入这些属性作为输入变量之一。 - **动力学约束**: 考虑机器人的物理特性（如最大转弯半径），从而避免规划出不可执行的动作序列。 --- #### 4. 总结 综上所述，生成代价地图是一个涉及多个学科交叉的过程，既可以从静态预先设定好的地图出发运用数学建模手段得到精确的结果，也可以依靠在线采集的数据灵活适应复杂的现实情况。最终形成的产物将成为后续高级功能模块的重要依据，诸如导航避障或是任务分配等等。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值