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lidarScan

Objekt zum Speichern von 2D-Lidar-Scans erstellen

Beschreibung

Ein lidarScan-Objekt enthält Daten für einen einzelnen 2D-Lidar-Scan (Light Detection and Ranging). Der Lidar-Scan ist ein Laserscan für eine 2D-Ebene mit gemessenen Entfernungen (Ranges) vom Sensor zu Hindernissen in der Umgebung in bestimmten Winkeln (Angles). Verwenden Sie dieses Laserscan-Objekt als Eingabe für andere Robotik-Algorithmen wie matchScans, controllerVFH oder monteCarloLocalization.

Erstellung

Syntax

scan = lidarScan(ranges,angles)

scan = lidarScan(cart)

Beschreibung

scan = lidarScan(ranges,angles) erstellt aus ranges und angles ein lidarScan-Objekt, das die von einem Lidar-Sensor gesammelten Daten darstellt. Die Eingaben ranges und angles sind Vektoren gleicher Länge und werden direkt auf die Eigenschaften Ranges und Angles gesetzt.

scan = lidarScan(cart) erstellt ein lidarScan-Objekt unter Verwendung der eingegebenen kartesischen Koordinaten als n-mal-2-Matrix. Die Eigenschaft Cartesian wird direkt aus dieser Eingabe festgelegt.

scan = lidarScan(scanMsg) erstellt ein lidarScan-Objekt aus einem LaserScan (ROS Toolbox)-ROS-Nachrichtenobjekt.

Eigenschaften

Ranges — Entfernungsangaben vom Lidar in Metern

Vektor

Entfernungsangaben vom Lidar, angegeben als Vektor in Metern. Dieser Vektor hat die gleiche Länge wie Angles und die Vektorelemente werden in Metern gemessen.

Datentypen: single | double

Angles — Winkel der Messwerte vom Lidar in Radiant

Vektor

Winkel der Entfernungsmessungen vom Lidar, angegeben als Vektor. Dieser Vektor hat die gleiche Länge wie Ranges und die Vektorelemente werden in Radiant gemessen. Winkel werden gegen den Uhrzeigersinn um die positive z-Achse gemessen.

Datentypen: single | double

Cartesian — Kartesische Koordinaten der Lidar-Messwerte in Metern

[x y]-Matrix

Kartesische Koordinaten der Lidar-Messwerte, zurückgegeben als [x y]-Matrix. Im Lidar-Koordinatensystem bedeutet positives x nach vorne und positives y nach links.

Datentypen: single | double

Count — Anzahl der Lidar-Messwerte

Skalar

Anzahl der Lidar-Messwerte, zurückgegeben als Skalar. Dieser Skalar entspricht auch der Länge der Vektoren Ranges und Angles oder der Anzahl der Zeilen in Cartesian.

Datentypen: double

Objektfunktionen

plot	Display laser or lidar scan readings
removeInvalidData	Remove invalid range and angle data
transformScan	Transform laser scan based on relative pose

Beispiele

Lidar-Scan plotten und ungültige Punkte entfernen

Geben Sie Lidar-Daten als Vektoren von Bereichen und Winkeln an. Diese Werte umfassen Messwerte außerhalb des Sensorbereichs.

x = linspace(-2,2);
ranges = abs((1.5).*x.^2 + 5);
ranges(45:55) = 3.5;
angles = linspace(-pi/2,pi/2,numel(ranges));

Erstellen Sie einen Lidar-Scan, indem Sie die Bereiche und Winkel angeben. Zeichnen Sie alle Punkte des Lidar-Scans auf.

scan = lidarScan(ranges,angles);
plot(scan)

Entfernen Sie ungültige Punkte basierend auf einem angegebenen Mindest- und Höchstbereich.

minRange = 0.1;
maxRange = 7;
scan2 = removeInvalidData(scan,'RangeLimits',[minRange maxRange]);
hold on
plot(scan2)
legend('All Points','Valid Points')

Laserscans transformieren

Erstellen Sie ein lidarScan-Objekt. Geben Sie die Bereiche und Winkel als Vektoren an.

refRanges = 5*ones(1,300);
refAngles = linspace(-pi/2,pi/2,300);
refScan = lidarScan(refRanges,refAngles);

Verschieben Sie den Laserscan um einen [x y]-Offset von (0.5,0.2).

transformedScan = transformScan(refScan,[0.5 0.2 0]);

Drehen Sie den Laserscan um 20 Grad.

rotateScan = transformScan(refScan,[0,0,deg2rad(20)]);

Lidar-Scans abgleichen

Erstellen Sie mit lidarScan (Robotics System Toolbox) einen Referenz-Lidar-Scan. Geben Sie Bereiche und Winkel als Vektoren an.

refRanges = 5*ones(1,300);
refAngles = linspace(-pi/2,pi/2,300); 
refScan = lidarScan(refRanges,refAngles);

Generieren Sie mit der Funktion transformScan (Robotics System Toolbox) einen zweiten Lidar-Scan mit einem x,y-Offset von (0.5,0.2).

currScan = transformScan(refScan,[0.5 0.2 0]);

Vergleichen Sie den Referenzscan und den zweiten Scan, um den Posenunterschied zwischen ihnen abzuschätzen.

pose = matchScans(currScan,refScan);

Verwenden Sie die Funktion transformScan, um die Scans auszurichten, indem Sie den zweiten Scan unter Verwendung der relativen Pose-Differenz in den Rahmen des ersten Scans transformieren. Plotten Sie sowohl die Originalscans als auch die ausgerichteten Scans.

currScan2 = transformScan(currScan,pose);

subplot(2,1,1);
hold on
plot(currScan)
plot(refScan)
title('Original Scans')
hold off

subplot(2,1,2);
hold on
plot(currScan2)
plot(refScan)
title('Aligned Scans')
xlim([0 5])
hold off

Erweiterte Fähigkeiten

C/C++ Codegenerierung

Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.

Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:

Lidar-Scans erfordern eine begrenzte Größe bei der Codegenerierung. Die Lidar-Scans sind auf maximal 40.000 Punkte (Entfernung und Winkel) begrenzt.

Versionsverlauf

Eingeführt in R2019b

Siehe auch

matchScans | transformScan | controllerVFH | monteCarloLocalization