路径规划中常用的地图结构

本文介绍了移动机器人领域中常见的六种地图数据结构:栅格地图、八叉树、VoxelHashing、点云、TSDPmap及ESDFmap。每种结构的特点、应用场景及对应的工具箱都有详细说明。

对于移动机器人中的地图,常见的数据结构包括:

1.栅格地图

将空间中连续的地图在X、Y轴上(3D地图中还包含Z轴)进行离散化,得到一系列栅格,每个栅格只有占据、空闲和未知三个状态。
3D栅格地图
在这里插入图片描述
2.5D栅格地图
在这里插入图片描述
栅格地图结构化且有序,可以直接使用位置索引查询位置状态,查询的时间复杂度为O(1),其工具箱参考地址为:栅格地图

2.八叉树

使用一种递归、轴对齐且空间间隔的数据结构。假设空间为一个立方体,立方体中有一个小障碍物,将立方体分成八个小立方体,对包含障碍物的地方体急需进行分割,直到达到我们想要的精度为止。当某个节点的所有子节点状态统一时,可以讲它和它的子节点全部剪掉,可以极大的减少占用的内存空间。
在这里插入图片描述
八叉树要按照树的结构进行递归查询,工具箱参考地址:八叉树

3.Voxel Hashing

将当前空间的x、y、z通过哈希函

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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