主要内容

このページ最新ではありませ。をクリックし，英语のの最新版版を参照参照し。

matlabでの点群点群の

“点群”とはとは，次元空间点の集合ですです。は，，通常通常通常，，や®3次元など次元取得されますますはロボットロボット认识认识，，深度深度推定推定，ステレオステレオステレオステレオステレオビジョン，，视覚视覚レジレジストレーションストレーション，，および

“点群のストレーション”2つシーンシーンつつ以上ののの次元群の位置合わせて，，，，通通通“マッピング”はロボットの周囲ののマップマップビルドするプロセスとととマッピングマッピングをををを使用使用しして，位置位置位置推定推定推定のにににににに次元次元次元次元次元次元のののはマッピングにますが，するものものを追迹追迹するなどををを必要必要ととととししししししないないないないないないないないないないレジストレーションレジストレーションレジストレーションレジストレーションレジストレーションレジストレーションレジストレーションレジストレーションレジストレーションレジストレーションののののののの适用适用适用适用适用ももももももいくつありありありありありありあります。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。提供しワークは，前，，ドリフト补正およびおよび点群の位置合わせ合わせででますますます

同时定位和映射（all）とはとはのをのと，，周囲に対する车両车両の位置と向きを计算计算する处理を意味意味ししますます。处理处理ではははははははsallののには，工学工学や运転。。。ますますますますますががががが重要であるであるである理由理由やや，さまざまなな用途ででででのののの猛击を参照しください。

マッピングと推定のワークフロー

次のに，点群のレジと，点群ででマッピングマッピングマッピングを実行実行します。次にに，，プリビルドプリビルドプリビルドプリビルドマップ

  1. 点群前前前前のに点群准备にはダウンサンプリングしし，，不要な特徴特徴とノイズを削除削除

  2. 点群のレジレジストレーション点をその前点群レジストレーションします。これらこれらのレジストレーションは“オドメトリ”でさ。は，连続するフレーム全体のレジレジを累积累积するするするプロセスプロセスですです。をを単独ででで使用するすると，测定测定さささされグラウンドグラウンドグラウンドグラウンドグラウンドグラウンドグラウンドグラウンドトゥルーストゥルーストゥルーストゥルース

  3. ループの検出検出を最小限抑えるためループクロージャ検出実行します。“ループクロージャ出”は、過去にアクセスしたことのある位置へのセンサーの回帰を特定するプロセスであり、センサーの軌道にループを形成します。

  4. ドリフトの修正— 検出されたループを使用し、“姿势グラフ最适”によってを化ます。には，ノードとエッジししてて姿势姿势グラフグラフグラフををインクリメンタルに构筑构筑しし，，十分十分ななループループがが见つかっ见つかったらたらたらたら姿势グラフ最适化化化化，最化た绝対姿势のが得られます。

  5. - 最のの化された绝対を使用ててさされれたた点群点群点群を合わせ合わせすることことによりにより，点群点群マップを组み立て组み立てます。このこのこのプロセスである"位置推定"に使用でき。

  6. 位置推定推定られマップに基づいてのを求めます。

マッピングと推定ののデータの管理

点群のとのワークフロー关连データを管理ためために，次ののオブジェクトオブジェクトますますます

  • PointCloud- 点群オブジェクト，，，空间に配置たたの格纳しします。。效率效率ななインデックス作成手法手法をして，，最近最近傍検索実行実行レーション关数利用され。。

  • 刚性3Dオブジェクトオブジェクトオブジェクト次元，，，次元刚体を格纳し。。ワークワークフローでは，，相対姿势とと绝対绝対绝対姿势

  • PCViewSet- 点群点群オブジェクト，オドメトリとマッピングプロセス关连するするします。。一连一连一连のビューおよびビュー间间ののペアワイズ接続としてデータデータを整理整理ます

    • 各“ビュー”は、点群とそれに関連する絶対姿勢の変換で構成されます。各ビューには、ビュー セット内に一意の識別子があり、姿勢グラフのノードを形成します。

    • 各“接続”は，をののに结び付ける情报格纳格纳さ。。これこれににははは，，接続接続れれたたビュービュー间间の相対相対的的なななな変换変换変换変换のの计算计算计算计算计算姿势グラフエッジを形成。。

  • scancontextloopdetectorオブジェクト - ループ検出は，対応するビューとともにスキャンコンテキストを格纳しし。。はは，PCViewSetのビュー关连付けます。

  • PCMAPNDT- ndtマップオブジェクト，圧缩れたたのの高いマップ位置位置推定推定推定用にに格纳格纳しししますます。。。オブジェクトオブジェクトオブジェクトオブジェクトははは，，点群点群点群点群マップの正规で表さ。。

点群の前处理

前に点群から不要な特徴ノイズをするや，セグメントセグメント化化やややダウンサンプリングダウンサンプリングすることこと含まれますます。。前前处理处理に

  1. PCDownSample- 点群をダウンサンプリングます。

  2. PCSEGDISTまたは分段- 点群データクラスターセグメント化し关数关数选择を使用して目的の点を選択します。

  3. PCFITPLANE，fromlidardata，またはsegmentgroundsmrf（LIDAR工具箱）- 地面を化し关数关数选择を使用して目的の点を選択します。

  4. pcdenoise- 点群からなを削除し。。

点群のレジストレーション

关数pcregisterndt，pcRegistericp，pcRegistercorr，またはPCRegisterCPDを使用し，移動点群を固定点群にレジストレーションすることができます。これらの関数で使用されているレジストレーション アルゴリズムは、それぞれ正規分布変換 (NDT) アルゴリズム、反復最近接点 (ICP) アルゴリズム、位相相関アルゴリズム、およびコヒーレント点ドリフト (CPD) アルゴリズムに基づいています。これらのアルゴリズムの詳細については、参考文献を参照しください。

点群のを际には，シーンのが固定点点群とと移动移动点群点群点群のの间どのどのようようににに変化変化変化するするか

変換 说明
刚体 変换は内のオブジェクトのととを保持ししシーン内内ののオブジェクトオブジェクトオブジェクトにには平行平行移动移动，，回転回転，またはまたはその両方両方を実行できますます同じ
アフィン アフィンで，の平行と回転加え，断とスケール変更ががです。。。
非刚体 非刚体はシーン内のオブジェクト変更できます。点は个别个别に変换さされます。。変位変位変位场

の表，点群レジストレーションのの肢と，，変换タイプタイプおよびおよびパフォーマンスパフォーマンスパフォーマンス特性特性をししてていいますます。このこの表をを使用して，，ケース

レジストレーション（关数） 変换タイプ 说明 パフォーマンス特性
pcregisterndt 刚体

  • 初期変换値依存するなレジストレーション手法。

  • 外れ値に対して。

  • 解像度密度异なる点群适している。

 アルゴリズムが速くように，初期値を提供する。
pcRegistericp 刚体

初期変换値依存するなレジストレーション手法。
pcRegistercorr 刚体

  • 占有グリッドに依存するレジストレーション手法。各グリッド セル内の点の Z 座標値に基づいて確率値をグリッドに割り当てる。

  • 地上车のナビゲーションに适适

 占有グリッドサイズなり，关数の要件が缩小する。
PCRegisterCPD 刚体，，および非刚体

初期変换値依存しないグローバル手法手法

 最も低速レジ手法マップのビルドは非推奨。

现在（移动）点群前（固定）点群点群レジを行うと固定点群のフレーム内における移动移动点群のの刚性3D変换がますこの相対姿势変换にれたたのの相対姿势姿势変换で构成するすると，，，绝対绝対

移动点その姿势変换形成されるをセットに追加します关数关数addViewを使用て，ビューをPCViewSetオブジェクトに追加ます。

关数addConnectionを使用し，“オドメトリ”をPCViewSetオブジェクトにますオドメトリオドメトリは，连続ビュー间のによって定义さされるれるエッジエッジエッジでで，固定固定群群と移动移动移动点群点群の间间

レジストレーションのヒント

  • ndtまたはicpををするなレジストレーション手法（それぞれpcregisterndtまたはpcRegistericp）では，向上せるため初期初期推定が必要です推定値値ををを取得取得取得取得するするにににはは，，装置装置（imu）などなどなどなどなどなどの别别

  • レジストレーション结果精度を上げる，，“最大”引数のを増やすか，'宽容'引数のします上记のこれらのを変更するとと，结果的ににレジストレーションのの速度速度速度。

  • レジストレーションのとを向上せるには，pcregisterndt，pcRegistericp，またはPCRegisterCPDを使用するに，PCDownSampleを使っ点群ダウンサンプリング行うことをしてください。

  • レジストレーションの前にpcdenoiseを使用してノイズを除去するとレジストレーションの精度が向上しますが,マップビルドワークフローの実行時間が長くなる可能性があります。

ループの検出

を単独すると误差误差のによるドリフトがが発生。。。これらこれらこれらこれらののの误差误差误差误差ははは，长距离距离深刻深刻深刻深刻深刻なななななななななな不不不不不正确正确正确ささささささささをををををををもたらすもたらすもたらすもたらすもたらすもたらすもたらすもたらす可能可能可能可能性性がががががが，がさます。を行うために，记述子使用使用ししてて，，，前前の点群ででアクセスアクセスししたた位置位置をを见つける见つけることことによりによりによりにより，ループを検出検出検出検出たドリフトし。ループを検出するは次の手顺に従い。。

  1. 关数scancontextdescriptorを使用，の特徴を取得コンテキスト记述子を抽出し。

  2. addDescriptorを使用て，スキャンををscancontextloopdetectorに追加します。

  3. 关数detectLoopを使用，潜在なループクロージャ见つけ。。。

  4. のレジ行いビュービューの相対姿势変换とと位置されれたた点群点群点群点群间间间间のののののののののユークリッドユークリッドユークリッドユークリッドユークリッド距离距离距离（rmse）をををををを距离距离ユークリッドフィルター处理。姿势姿势は，，つのビューの接続を表します。。连続しないビュービュー间のの接続によってによってによって形成"ループ クロージャ エッジ"と呼ばれ。关数addConnectionを使用し，PCViewSetオブジェクトに接続を追加できます。

セグメントマッチングループクロージャの代替アプローチは关数关数关数findpose（LIDAR工具箱）を参照しください。

ドリフトの修正

PCViewSetオブジェクトはとががされると姿势グラフを的に更新更新ししますますます。。ドリフトををにに抑えるためためためにに，十分十分优化果皮を使用てグラフ最适化をします。关数优化果皮は，ごと最适された姿势変换をもつPCViewSetオブジェクトを返し。

关数createposegraphを使用て，姿势グラフをを®Digraphmatlabの返すののアルゴリズム使用し，グラフグラフ検查検查，表示，，変更変更できますOptimizeposeGraph（导航工具箱）を使用てれた姿势グラフ最适化し，关数UpdateViewを使用ビューセットの姿势をし。。。

マップの组み立て

关数PCALIGNをし，セットからの点群それらの最适ささた绝対绝対绝対姿势姿势変换変换変换ををてて点群点群点群点群マップマップマップマップをををを作成作成作成ししますます。。。位置推定行うことができます。

マップ内の车両の推定推定

PCMAPNDTオブジェクト使用て，点群点群をををマップマップにしし。PCMAPNDTオブジェクトはボクセルでマップ保存ますこのは，，ディスクに保存ししてオンラインオンライン位置推定にに使用使用findposeを使用て内でを推定します。

代替ワークフロー

マップのビルド位置推定の代替代替ワークはは，，计算机视觉工具箱，导航工具箱™lidar Toolbox™でで使用可能ですです。。。

  • 计算机视觉工具箱の机能たたたた视觉大满贯 - 环境环境をのと同时に，周囲に対するの位置と向き向きをを计算ししますますmatlabで视觉大满贯の実装実装を参照しください。

  • 导航工具箱のの使用たののビルドビルドビルドビルドビルド占有マップマップをビルドします。。について，使用3-D LIDAR点云执行猛击（导航工具箱）を参照しください。

  • LIDAR工具箱の机能使用たマッチングマッチングPCMAPLEGMATCH（LIDAR工具箱）オブジェクトをてセグメント特徴のマップをしし。。关数findpose（LIDAR工具箱）使用しループクロージャの検出と推定をます。方法方法はは动的的的なな障害物に対してに対してロバストロバストでありであり，大规模な环境にに使用段匹配构建图和本地化（LIDAR工具箱）の例参照てください以下の表は，PCMAPNDTマップ表现とPCMAPLEGMATCH（LIDAR工具箱）マップ表现类似と相违点示しています。

    ワークフロー PCMAPNDT PCMAPLEGMATCH
    アルゴリズム 正规分布（NDT） segmatch - セグメントセグメント手法
    マッピング 最初にをビルド-PCViewSetを使用てにをビルドし。次に，PCALIGNを使用マップを组み立てプリビルドプリビルドををマップマップマップに変换し。 PCMAPLEGMATCH（LIDAR工具箱）を使用インクリメンタルマップビルドビルドビルドビルドビルドビルドスキャンごと，，PCViewSet（（addViewを使用) とPCMAPLEGMATCH（LIDAR工具箱）（（addView（LIDAR工具箱）を）にビュー追加します。findpose（LIDAR工具箱）を使用てループを検出し，优化果皮を使用てドリフトを修正し。。
    位置推定の类似点

    位置推定サブマップ选択，次かのセットを使用してて位置推定用用のををを
    位置推定の相违点 姿势の値に依存。。 姿势の値にしません。
    可视化 PCMAPNDTオブジェクトの関数节目またはPCMAPLEGMATCH（LIDAR工具箱）オブジェクトの関数节目（LIDAR工具箱）を使用，マップ选択したを化化ますます。

参照

[1] Myronenko，Andriy和Xubo Song。“点集注册：连贯的点漂移。”IEEE关于模式分析和机器智能的交易32，否。12（2010年12月）：2262–75。https://doi.org/10.1109/tpami.2010.46

[2] Chen，Yang和GérardMedioni。“通过注册多个范围图像进行对象建模。”图像和视觉计算10，没有。3（1992年4月）：145–55。https://doi.org/10.1016/0262-8856(92)90066-C。

[3] Besl，P.J。和Neil D. McKay。“一种注册3-D形状的方法。”IEEE关于模式分析和机器智能的交易14，否。2（1992年2月）：239-56。https://doi.org/10.1109/34.121791。

[4] Biber，P。和W. Strasser。“正常分布转换：一种新方法来激光扫描匹配。”在2003年IEEE/RSJ国际智能机器人与系统国际会议上（IROS 2003）（CAT。03CH37453），3：2743–48。内华达州拉斯维加斯，美国：IEEE，2003年。https://doi.org/10.1109/IROS.2003.1249285。

[5] Magnusson，马丁。“三维正常分布变换：用于注册，表面分析和环检测的有效表示。”博士学位论文，ÖrebroUniversitet，2009年。http：//urn.kb.se/resolve？urn = urn = urn：nbn:se：se：oru：diva-8458 urn：nbn：nbn：se：oru：oru：diva-8458

[6] Dimitrievski，Martin，David Van Hamme，Peter Veelaert和Wilfried Philips。“在自动驾驶汽车中的乘坐图的占用图的强大匹配。”在第11届计算机视觉，成像和计算机图形理论与应用联合会议论文集中，626-33。意大利罗马：ScitePress-科学与技术出版物，2016年。https://doi.org/10.5220/0005719006260633。

参考

关数

オブジェクト

关连するトピック