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SLAM Map Builder

Costruisci mappe a griglia 2D utilizzando SLAM basato su LiDAR

Descrizione

L'app 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 scansione incrementale allinea e sovrappone le scansioni per creare la mappa. Il rilevamento della chiusura del circuito compensa 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'app 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'app:

	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 Importare e filtrare un 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 Programmatic Use.
	Utilizzare SLAM Settings per regolare le impostazioni dell'algoritmo SLAM. Sono forniti valori predefiniti, ma potrebbe essere necessario modificare queste impostazioni in base ai sensori e ai dati specifici. Il valore più importante da regolare è Loop Closure Threshold . Per ulteriori informazioni, vedere Impostazioni di ottimizzazione SLAM.
	Fare clic su Build per iniziare il processo di SLAM Map Building. Il processo di creazione allinea le scansioni sulla 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.
	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 tornare 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 Modifica delle scansioni incrementali e delle chiusure di loop.
	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 delle chiusure di loop e aggiorna solo la mappa di scansione. Per ulteriori informazioni, vedere Sincronizzazione della mappa.
	Quando sei soddisfatto dell'aspetto della mappa, clicca su Export to OccupancyGrid per esportarla 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.
	Puoi aprire le sessioni dell'app esistenti che hai salvato utilizzando Open Session . Quando ti trovi nella scheda Map Builder, puoi salvare i tuoi progressi in un file m utilizzando Save Session.

Apri l’app SLAM Map Builder

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

• Finestra di comando MATLAB: Inserisci slamMapBuilder

Esempi

Costruisci e ottimizza una mappa utilizzando le scansioni LiDAR con SLAM

L'app SLAM Map Builder ti aiuta a creare una griglia di occupazione a partire da 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 dei loop.

Carica dati di scansione LiDAR

Caricare il file di esempio .mat nell'area di lavoro, che contiene una variabile, scans, come matrice di celle di oggetti lidarScan.

load slamLidarScans.mat

Apri l'app

Nella scheda App, in Robotica e sistemi autonomi, fai clic su SLAM Map Builder.

Puoi anche chiamare la funzione slamMapBuilder:

slamMapBuilder

Importa scansioni LiDAR

Fare clic su Importa > Importa dall'area di lavoro 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 Scansioni.

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

Per visualizzare in anteprima le scansioni, utilizzare il cursore o i tasti freccia in basso.

Una volta completata l'importazione, fare clic su Chiudi

Impostazioni di sintonizzazione 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 ciclo da 200 a 300. Questa soglia aumentata riduce la probabilità di accettare e utilizzare una chiusura di loop rilevata. Impostare l'intervallo di ottimizzazione su 10 . Ogni decima chiusura di loop accettata, il grafico delle pose viene ottimizzato per tenere conto della deriva.

Costruisci la mappa

Dopo aver filtrato i dati e impostato le impostazioni dell'algoritmo SLAM, fai clic su Crea. L'app inizia a elaborare le scansioni per creare la mappa. Dovresti vedere il cursore avanzare e le scansioni sovrapposte sulla mappa. La traiettoria stimata del robot viene tracciata sulla stessa mappa di scansione. Le corrispondenze della scansione incrementale vengono visualizzate nel riquadro Corrispondenza incrementale. Ogni volta che viene rilevata una chiusura di loop, il riquadro Chiusura di loop mostra le due scansioni sovrapposte l'una all'altra.

Regola le corrispondenze di scansione o le chiusure di loop

Se in qualsiasi momento durante il processo di creazione noti che la mappa è distorta o che una corrispondenza incrementale o una chiusura di loop sembrano sbagliate, fai clic su Pausa 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 fino al punto del file in cui si verifica per la prima volta la distorsione. Fare clic sui pulsanti Corrispondenza incrementale o Chiusura ciclo 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 Chiusura anello. 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 fino ad allineare le scansioni.

Fare clic su Scansione panoramica o Ruota scansione, quindi fare clic e trascinare nella figura per allineare le due scansioni. Una volta terminato, fai 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 tuo ambiente come oggetto occupancyMap. Specificare il nome della variabile per esportare la mappa nell'area di lavoro. È possibile creare una mappa da un sottoinsieme di scansioni scorrendo indietro fino al fotogramma desiderato prima di esportare e selezionando Fino alla scansione attualmente selezionata.

Chiama show sulla mappa memorizzata per visualizzare la mappa di occupazione.

show(myOccMap)

Puoi anche salvare una sessione dell'app SLAM Map Builder utilizzando il pulsante Salva sessione. L'app scrive lo stato corrente dell'app 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

N-elemento array di celle di oggetti lidarScan

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

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

matrice N-by-3 | Matrice di celle di N-element di vettori di riga a tre elementi

Pone da importare dall'area di lavoro, specificata come matrice N per 3 o come array di celle di N elementi di vettori riga a tre elementi. Ogni riga della matrice N per 3 e ogni array riga a tre elementi della matrice di celle rappresentano una posa nella forma [x y theta]. x e y comprendono 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)

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

slamMapBuilder(sessionFile)

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

slamMapBuilder(scans)

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

slamMapBuilder(scans,poses)

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

Ulteriori informazioni

Importa e filtra 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. Devi Apply 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'app 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 o digitare manualmente i valori di tempo.

• 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. Close 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'app utilizzando il tuo rosbag filtrato personalizzato, consulta Uso programmatico.

Impostazioni di sintonizzazione 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 senza unità 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 di abbassare questa soglia.

• Loop Closure Search Radius (m) –– Raggio per cercare le chiusure dei loop. Sulla base della posizione dell'odometria, 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 accettate per attivare l'ottimizzazione. Per impostazione predefinita, la mappa viene ottimizzata con ogni chiusura di loop rilevata.

• Movement Threshold [Linear,Angular] (m,rad) –– Modifica minima della posa richiesta 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 richiede 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 richiede più tempo per cercare un minimo locale, ma aumenta il tempo di calcolo.

• Step Tolerance –– Limite inferiore per la dimensione del passo per l'ottimizzazione. Abbassando questo valore, l'ottimizzazione richiede 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 sulla 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 app consente di modificare manualmente le scansioni incrementali e di regolare le chiusure di loop rilevate. Se noti che le scansioni non sono allineate correttamente dopo aver creato la mappa, utilizza 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 di loop, è possibile semplicemente ignorarle se non sono accurate. L'algoritmo ignora sempre la chiusura del ciclo ignorata se rilevata nella stessa sessione dell'app. Non è possibile ignorare le corrispondenze delle scansioni incrementali.

• Pan Scan –– Fare clic su questo pulsante per spostare manualmente la posa. Dopo aver effettuato la selezione, fare clic e trascinare all'interno della mappa per spostare le scansioni e sovrapporle correttamente. Allinea tutti i punti delle scansioni fino a ottenere il risultato desiderato. È possibile specificare manualmente anche la posizione X, Y nella sezione Relative Pose.

• Rotate Scan –– Fare 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 fino a ottenere il risultato desiderato. È possibile specificare manualmente la posizione Theta anche nella sezione Relative Pose.

Sincronizza la 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. Facendo 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