likelihoodFieldSensorModel

创建一个似然场距离传感器模型

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描述

的likelihoodFieldSensor对象为距离传感器创建似然场传感器模型对象。包含传感器的具体型号参数。对象中指定模型参数monteCarloLocalization对象。

创建

语法

lf = likehoodfieldsensormodel

描述

低频= likelihoodFieldSensorModel为距离传感器创建似然场传感器模型对象。

属性

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`地图`- - - - - -占用网格表示地图
`binaryOccupancyMap`对象(默认)

占用网格表示映射，指定为binaryOccupancyMap对象。该对象将车辆的环境表示为一个带有二进制值的网格，表示障碍物为真正的（1)和免费地点假（0）.

`SensorPose`- - - - - -距离传感器相对于车辆的姿态
[0 0 0](默认)|三元素向量

距离传感器相对于车辆坐标框架的姿态，指定为三个元素向量，[x y theta]．

`SensorLimits`- - - - - -传感器的最小和最大量程
[0 12](默认)|双元素向量

传感器的最小和最大量程，指定为以米为单位的两元素矢量。

`NumBeams`- - - - - -用于似然计算的光束数
60(默认)|标量

用于似然计算的波束数，用标量表示。通过指定比传感器实际可用光束数更少的光束数，可以提高计算效率。

`MeasurementNoise`- - - - - -测量噪声的标准偏差
0.2(默认)|标量

测量噪声的标准偏差，用标量表示。

`RandomMeasurementWeight`- - - - - -随机测量概率的权重
0.05(默认)|标量

随机测量概率的权重，指定为标量。这个标量是由于随机干扰而导致测量不准确的概率。

`ExpectedMeasurementWeight`- - - - - -预期测量概率的权重
0.95(默认)|标量

预期测量概率的权重，指定为标量。权重是在指定的噪声限制内获得正确范围测量的概率MeasurementNoise财产。

`MaxLikelihoodDistance`- - - - - -找到最近障碍物的最大距离
2．0(默认)|标量

找到最近障碍物的最大距离，以米为单位指定为标量。

限制

如果在使用后更改传感器模型monteCarloLocalization对象,调用释放事先在那个物体上。例如:

mcl = monteCarloLocalization;[isUpdated,pose,covariance] = mcl(范围，角度);release(mcl) mcl. sensormodel . numbeams = 120;

版本历史

R2019b引入

另请参阅

monteCarloLocalization|odometryMotionModel

likelihoodFieldSensorModel

描述

创建

语法

描述

属性

地图- - - - - -占用网格表示地图binaryOccupancyMap对象(默认)

SensorPose- - - - - -距离传感器相对于车辆的姿态[0 0 0](默认)|三元素向量

SensorLimits- - - - - -传感器的最小和最大量程[0 12](默认)|双元素向量

NumBeams- - - - - -用于似然计算的光束数60(默认)|标量

MeasurementNoise- - - - - -测量噪声的标准偏差0.2(默认)|标量

RandomMeasurementWeight- - - - - -随机测量概率的权重0.05(默认)|标量

ExpectedMeasurementWeight- - - - - -预期测量概率的权重0.95(默认)|标量

MaxLikelihoodDistance- - - - - -找到最近障碍物的最大距离2．0(默认)|标量

限制