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SLAM Map Builder

Creare mappe a griglia 2D utilizzando SLAM basato su lidar

Descrizione

L'applicazione SLAM Map Builder carica le scansioni lidar registrate e i dati dei sensori di odometria per creare una griglia di occupazione 2D utilizzando algoritmi di localizzazione e mappatura simultanea (SLAM). La corrispondenza incrementale delle scansioni allinea e sovrappone le scansioni per creare la mappa. Il rilevamento della chiusura del circuito regola la deriva dell'odometria del veicolo rilevando le posizioni visitate in precedenza e regolando la mappa complessiva. Talvolta, l'algoritmo di corrispondenza della scansione e il rilevamento della chiusura del loop richiedono una regolazione manuale. Utilizzare l'applicazione per allineare manualmente le scansioni e modificare le chiusure dei loop per migliorare la precisione complessiva della mappa. È anche possibile regolare le impostazioni dell'algoritmo SLAM per migliorare la creazione automatica delle mappe.

Per utilizzare l'applicazione:

Import	Per caricare i file di registro di rosbag, selezionare Import > Import from rosbag. Selezionare il file rosbag e fare clic su Open. Si apre la scheda Import. Per ulteriori informazioni, vedere Import and Filter a rosbag. Per caricare i dati dall'area di lavoro, Import > Import from workspace. Seleziona le variabili Scans e Poses utilizzando i menu a discesa forniti. È anche possibile specificare le variabili nella funzione slamMapBuilder. Vedere Uso programmatico.
SLAM Settings	Utilizzare SLAM Settings per regolare le impostazioni dell'algoritmo SLAM. Sono forniti valori predefiniti, ma i sensori e i dati specifici potrebbero richiedere la regolazione di queste impostazioni. Il valore più importante da regolare è Loop Closure Threshold. Per ulteriori informazioni, vedere Tune SLAM Settings.
Build	Fare clic su Build per iniziare il processo di creazione della mappa SLAM. Il processo di creazione allinea le scansioni nella mappa utilizzando la corrispondenza incrementale delle scansioni, identifica le chiusure dei loop durante la visita alle posizioni precedenti e regola le pose. Fare clic su Pause in qualsiasi momento durante il processo di creazione della mappa per allineare manualmente le scansioni incrementali o modificare le chiusure dei loop.
Incremental Match Loop Closure	Fare clic su Incremental Match per modificare la posa relativa del fotogramma attualmente selezionato e allineare la scansione con quella precedente. Fare clic su Loop Closure per modificare o ignorare la chiusura del loop rilevata per il frame corrente. Utilizzare il cursore in basso per scorrere indietro fino alle aree in cui la corrispondenza delle scansioni o le chiusure dei loop non sono accurate. È possibile modificare un numero qualsiasi di scansioni o chiusure di loop. Per ulteriori informazioni, vedere Modify Increment Scans and Loop Closures.
Sync	Dopo aver modificato la mappa, clicca su Sync per aggiornare tutte le pose nella mappa di scansione. Le due opzioni in Sync sono Sync, che cerca nuove chiusure di loop, o Sync Fast, che salta la ricerca di chiusure di loop e aggiorna solo la mappa di scansione. Per ulteriori informazioni, vedere Sync the Map.
Export to Occupancy Grid	Quando sei soddisfatto dell'aspetto della mappa, fai clic su Export to Occupancy Grid per esportare la mappa in un file m o salvarla nell'area di lavoro. La mappa viene visualizzata come una griglia di occupazione probabilistica 2D in un oggetto occupancyMap.
Open Session Save Session	Puoi aprire le sessioni applicazione esistenti che hai salvato utilizzando Open Session. Quando ti trovi nella schedaMap Builder, puoi salvare i tuoi progressi in un file m utilizzando Save Session.

Apri l’app SLAM Map Builder

• Barra degli strumenti: MATLAB^® Nella schedaApps, in ROBOTICS AND AUTONOMOUS SYSTEMS, fare clic su SLAM Map Builder.

• Finestra di comando: MATLAB Inserisci slamMapBuilder

Esempi

Creazione e ottimizzazione della mappa utilizzando le scansioni Lidar con SLAM

L'applicazione SLAM Map Builder ti aiuta a creare una griglia di occupazione a partire dalle scansioni lidar utilizzando algoritmi di localizzazione e mappatura simultanea (SLAM). La mappa viene costruita stimando le pose tramite la corrispondenza delle scansioni e utilizzando chiusure di loop per l'ottimizzazione del grafico delle pose. Questo esempio mostra il workflow per caricare un rosbag di dati di scansione lidar, filtrare i dati e creare la mappa. Regolare la mappa di scansione regolando le corrispondenze di scansione incrementali e modificando le chiusure di loop.

Caricamento dei dati di scansione Lidar

Caricare il file MAT di esempio nell'area di lavoro, che contiene una variabile, scans, come cell array di oggetti lidarScan.

load slamLidarScans.mat

Apertura dell’applicazione

Nella scheda Apps, in ROBOTICS AND AUTONOMOUS SYSTEMS, fai clic su SLAM Map Builder.

Puoi anche chiamare la funzione slamMapBuilder:

slamMapBuilder

Importazione scansioni Lidar

Fare clic su Import > Import from workspace per caricare le scansioni. I dati memorizzati come rosbag possono essere caricati con una licenza ROS Toolbox.

Selezionare la variabile scans nel menu a discesa Scans.

Nella barra degli strumenti, imposta Downsample a (%) su 10. Il downsampling campiona in modo uniforme i dati per ridurre il tempo di calcolo dell'algoritmo SLAM. In questo esempio, il 10% corrisponde a ogni quinta scansione. Fare clic su Applica.

Utilizzare il cursore o i tasti freccia in basso per visualizzare l'anteprima delle scansioni.

Una volta completata l'importazione, fare clic su Chiudi.

Impostazioni di ottimizzazione SLAM

L'algoritmo SLAM può essere regolato tramite la finestra di dialogo Impostazioni SLAM. I parametri devono essere regolati in base alle specifiche del sensore, all'ambiente e all'applicazione. Per questo esempio, aumentare la soglia di chiusura del loop da 200 a 300. Questa soglia aumentata riduce la probabilità di accettare e utilizzare una chiusura di loop rilevata. Imposta l'intervallo di ottimizzazione su 10. Con ogni decima chiusura di loop accettata, il grafico delle pose viene ottimizzato per tenere conto della deriva.

Creazione della mappa

Dopo aver filtrato i dati e impostato le impostazioni dell'algoritmo SLAM, fare clic su Build. L'applicazione inizia a elaborare le scansioni per creare la mappa. Dovresti vedere il cursore avanzare e le scansioni sovrapposte alla mappa. La traiettoria stimata del robot viene tracciata sulla stessa mappa di scansione. Le corrispondenze della scansione incrementale vengono visualizzate nel pannelloIncremental Match. Ogni volta che viene rilevata una chiusura di loop, il pannello Loop Closure mostra le due scansioni sovrapposte.

Regolazione delle corrispondenze di scansione o delle chiusure di loop

In qualsiasi momento durante il processo di creazione, se noti che la mappa è distorta o che una corrispondenza incrementale o una chiusura di loop sembra errata, fai clic su Pause per selezionare le scansioni da regolare. È possibile modificare le scansioni anche al termine del processo di compilazione. Utilizzando i tasti freccia o il cursore, spostarsi nel punto del file in cui si verifica per la prima volta la distorsione. Fare clic sui pulsanti Incremental Match o Loop Closure per regolare le pose di scansione attualmente visualizzate. In questa sezione, la chiusura errata del loop è artificiale e ha solo scopo illustrativo.

Fare clic sul pulsante Loop Closure. Si apre una scheda per modificare la posa relativa della chiusura del loop.

Per ignorare completamente la chiusura del loop, fare clic su Ignora. In caso contrario, modificare manualmente la posa di scansione relativa finché le scansioni non risultano allineate.

Fare clic su Pan Scan o Rotate Scan, quindi fare clic e trascinare nella figura per allineare le due scansioni. Al termine, fare clic su Accetta. È possibile eseguire questa operazione per più scansioni.

Dopo aver modificato le pose di scansione per corrispondenze incrementali e chiusure di loop, fare clic su Sincronizza per applicare le modifiche. SyncFast aggiorna la mappa senza cercare nuove chiusure di loop e riduce i tempi di calcolo se hai già elaborato tutte le scansioni.

Griglia di occupazione delle esportazioni

Una volta sincronizzate le modifiche e terminata la creazione della mappa, dovresti vedere una mappa scansionata completamente sovrapposta con la traiettoria del robot.

Fare clic su Esporta Griglia di occupazione per ottenere una mappa di occupazione finale del proprio ambiente come oggetto occupancyMap. Esportare la mappa nell'area di lavoro o in un file MAT. È possibile creare una mappa da un sottoinsieme di scansioni scorrendo indietro fino al fotogramma desiderato prima di esportare e selezionando Up to currently selected scan.

Mostra la mappa di occupazione memorizzata.

load("slamMapBuilderOccMap.mat")
show(myOccMap)
title("Built Occupancy Map")

È anche possibile salvare una sessione applicazione SLAM Map Builder utilizzando il pulsante Save Session. L'applicazione scrive lo stato corrente applicazione in un file .mat che può essere caricato in seguito utilizzando Apri sessione.

Esempi correlati

• Implementare la localizzazione e la mappatura simultanee (SLAM) con scansioni Lidar

Parametri

Scans — Scansioni Lidar da importare dall'area di lavoro

array di celle N-element di oggetti lidarScan

Scansioni Lidar da importare dall'area di lavoro, specificate come cell array elementi N di oggetti lidarScan.

Poses (Odometry) — Pose da importare dall'area di lavoro

matrice N-by-3 | cell array di N elementi di vettori riga a tre elementi

Pose da importare dall'area di lavoro, specificate come matrice N-by-3 o come cell array N-element di vettori riga a tre elementi. Ogni riga della matrice N-by-3 e ogni vettore riga a tre elementi della cell array rappresentano una posa nella forma [x y theta]. x e y rappresentano la posizione in metri e theta è l'orientamento in radianti.

Esempio [0 0 0; 1 1 pi/4; 2 2 pi/2]

Esempio {[0 0 0],[1 1 pi/4],[2 2 pi/2]}

Uso programmatico

slamMapBuilder(bag) apre l'applicazione SLAM Map Builder e importa il file di registro rosbag specificato in bag, un oggetto BagSelection creato utilizzando la funzione rosbag (ROS Toolbox). L'applicazione si apre sulla scheda Import per filtrare i dati dei sensori nel tuo rosbag.

slamMapBuilder(sessionFile) apre l'applicazione SLAM Map Builder da un file di sessione salvato con nome sessionFile. Un file di sessione applicazione viene creato tramite il pulsante Save Session nella barra degli strumenti applicazione.

slamMapBuilder(scans) apre l'applicazione SLAM Map Builder e importa le scansioni specificate in scans, una cell array di oggetti lidarScan. L'applicazione presuppone che tu abbia prefiltrato le tue scansioni e salta il processo di importazione. Fai clic su Build per iniziare a creare la mappa.

slamMapBuilder(scans,poses) apre l'applicazione SLAM Map Builder e importa le scansioni e le pose. scans è specificato come un cell array di oggetti lidarScan. poses è una matrice di vettori [x y theta] che corrispondono alle pose di scans. L'applicazione presuppone che tu abbia prefiltrato le tue scansioni e salta il processo di importazione. Fai clic su Build per iniziare a creare la mappa.

Ulteriori informazioni

Importazione e filtraggio di un rosbag

Quando fai clic sul pulsante Import, specifica i parametri per il tuo rosbag e come desideri filtrare i dati nella barra degli strumenti. Fare clic su Apply modificare le tue impostazioni per vedere le scansioni aggiornate nelle figure.

• Selezionare l'argomento ROS per le scansioni lidar e l'odometria (se disponibili).

• In Odom Topic, se si seleziona Use TF, specificare il frame del sensore di scansione lidar, Lidar Frame, e il frame fisso di base del veicolo, Fixed Frame. Gli elementi nel menu a discesa vengono generati in base ai frame disponibili nell'albero di trasformazione tf del rosbag. L'applicazione supporta solo gli argomenti /tf e /tf2.

• Specificare Start Time e End Time se si desidera tagliare i dati da rosbag. È possibile utilizzare i cursori oppure digitare manualmente i valori temporali.

• Selezionare la percentuale di downsample desiderata delle scansioni in Downsample to (%). In questo modo le scansioni vengono sottocampionate in modo uniforme in base alla percentuale. Ad esempio, un valore del 25% selezionerebbe solo una scansione su quattro.

• Fare clic su Apply per visualizzare le nuove scansioni filtrate e applicare tutte le impostazioni. Chiudi la scheda quando hai finito.

Se desideri avere un maggiore controllo sul filtraggio delle scansioni nel rosbag, importa il tuo rosbag in MATLAB utilizzando rosbag (ROS Toolbox). Filtrare il rosbag utilizzando select (ROS Toolbox). Per aprire l'applicazione utilizzando il tuo rosbag filtrato personalizzato, consulta Uso programmatico.

Impostazioni di ottimizzazione SLAM

Per migliorare il processo di creazione automatica delle mappe, l'algoritmo SLAM dispone di parametri personalizzabili. Fare clic su SLAM Settings per regolare i parametri. Utilizzare Lidar SLAM Parameters per influenzare diversi aspetti dei processi di allineamento della scansione e di rilevamento della chiusura del loop. Inoltre, regola NLP Solver Parameters per modificare il modo in cui l'algoritmo di ottimizzazione della mappa migliora la mappa complessiva in base alle chiusure dei loop.

Lidar SLAM Parameters:

• Map Resolution (cells/m) –– Risoluzione della mappa. La risoluzione influisce sulla precisione della posizione dell'allineamento della scansione e definisce la dimensione di output della griglia di occupazione.

• Lidar Range [min,max] (m) –– Intervallo di letture del sensore lidar. Durante l'elaborazione delle scansioni lidar, le letture al di fuori dell'intervallo lidar vengono ignorate.

• Loop Closure Threshold –– Soglia adimensionale per accettare chiusure di loop. Il punteggio medio di chiusura del loop varia a seconda delle scansioni lidar. Se il processo di compilazione non rileva chiusure di loop e il veicolo rivisita le posizioni sulla mappa, valutare la possibilità di abbassare questa soglia.

• Loop Closure Search Radius (m) –– Raggio per cercare le chiusure dei loop. In base alla posa odometrica, l'algoritmo cerca le chiusure dei loop nella mappa esistente entro il raggio specificato in metri.

• Loop Closure Max Attempts –– Numero di tentativi di trovare chiusure di loop. Quando questo numero aumenta, l'algoritmo effettua più tentativi per trovare chiusure di loop nella mappa, ma aumenta il tempo di calcolo.

• Loop Closure Auto Rollback –– Consenti il rifiuto automatico delle chiusure di loop. L'algoritmo tiene traccia dell'errore residuo derivante dall'ottimizzazione della mappa. Se rileva un cambiamento improvviso nell'errore e questo parametro è impostato su on, la chiusura del loop viene rifiutata.

• Optimization Interval (# of Loop Closures) –– Numero di chiusure di loop rilevate e accettate per attivare l'ottimizzazione. Per impostazione predefinita, la mappa viene ottimizzata con ogni chiusura di loop rilevata.

• Movement Threshold [Linear,Angular] (m,rad) –– Cambiamento minimo di posa richiesto per accettare una nuova scansione. Se la posizione del veicolo non supera questa soglia, la scansione successiva viene scartata dal processo di creazione della mappa.

NLP Solver Parameters:

• Max Iterations –– Numero massimo di iterazioni per l'ottimizzazione della mappa. Aumentando questo valore si può migliorare la precisione della mappa, ma si aumenta il tempo di calcolo.

• Max Time (s) –– Tempo massimo consentito per l'ottimizzazione della mappa specificato in secondi. Aumentando questo valore si può migliorare la precisione della mappa, ma si aumenta il tempo di calcolo.

• Gradient Tolerance –– Limite inferiore della norma del gradiente della funzione di costo per l'ottimizzazione. Abbassando questo valore, l'ottimizzazione impiega più tempo per cercare un minimo locale, ma aumenta il tempo di calcolo.

• Function Tolerance –– Limite inferiore della variazione della funzione di costo per l'ottimizzazione. Abbassando questo valore, l'ottimizzazione impiega più tempo per cercare un minimo locale, ma aumenta il tempo di calcolo.

• Step Tolerance –– Limite inferiore della dimensione del passo per l'ottimizzazione. Abbassando questo valore, l'ottimizzazione impiega più tempo per cercare un minimo locale, ma aumenta il tempo di calcolo.

• First Node Pose [x,y,theta] (m,rad) –– Posizione del primo nodo nel grafico. Se è necessario compensare la posizione delle scansioni nella mappa, specificare la posizione, [x y], in metri e l'orientamento, theta, in radianti.

Dopo aver modificato una qualsiasi di queste impostazioni, è necessario riavviare il processo di creazione della mappa per ricostruirla con i nuovi parametri.

Modificare le corrispondenze incrementali e le chiusure di loop

Questa applicazione consente di modificare manualmente le scansioni incrementali e di regolare le chiusure dei loop rilevate. Se noti che le scansioni non sono allineate correttamente dopo aver creato la mappa, usa i pulsanti Incremental Match e Loop Closure per aprire le relative schede di modifica. Utilizzare i pulsanti della barra degli strumenti di modifica per regolare la posa relativa tra le scansioni.

• Ignore –– Quando si modificano le chiusure dei loop, è possibile semplicemente ignorarle se sono imprecise. L'algoritmo ignora sempre la chiusura del loop ignorato se rilevata nella stessa sessione applicazione. Non è possibile ignorare le corrispondenze della scansione incrementale.

• Pan Scan –– Fai clic su questo pulsante per spostare manualmente la posa. Dopo aver selezionato, fare clic e trascinare all'interno della mappa per spostare le scansioni e sovrapporle correttamente. Allinea tutti i punti delle scansioni finché non sei soddisfatto. È possibile specificare manualmente anche la posizione X, Y nella sezione Relative Pose.

• Rotate Scan –– Fai clic su questo pulsante per ruotare manualmente la posa. Dopo aver selezionato, fare clic e trascinare all'interno della mappa per ruotare le scansioni e sovrapporle correttamente. Allinea tutti i punti delle scansioni finché non sei soddisfatto. È possibile specificare manualmente anche la posizione Theta nella sezione Relative Pose.

Sincronizzazione mappa

Dopo aver apportato modifiche al processo di creazione della mappa utilizzando Incremental Scans e Loop Closures, è necessario sincronizzare la mappa per applicare le modifiche. In base alle modifiche apportate per allineare correttamente le scansioni, la mappa complessiva si sposta e gli allineamenti cambiano per ogni scansione successiva alla modifica. Dopo aver apportato le modifiche, hai due opzioni: Sync o Sync Fast. Se fai clic su Sync Fast, le modifiche alle pose vengono applicate automaticamente e non si verificano altre modifiche alla mappa. Sync riavvia l'intero processo di creazione della mappa e di rilevamento della chiusura del loop a partire dalla prima modifica. Le modifiche specificate vengono applicate, ma l'algoritmo tenta di riallineare altre scansioni e di cercare anche nuove chiusure di loop.

Cronologia versioni

Introdotto in R2019b

Vedi anche

Funzioni

• buildMap | matchScans | matchScansGrid | rosbag (ROS Toolbox) | optimizePoseGraph

Oggetti

• lidarSLAM | lidarScan | occupancyMap | poseGraph | factorGraph