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  • 栅格地图

    千次阅读 2019-01-22 16:19:14
    栅格地图有两种表示方法,直角坐标系法和序号法,序号法比直角坐标法节省内存 室内环境栅格法建模步骤 1.栅格粒大小的选取 栅格的大小是个关键因素,栅格选的小,环境分辨率较大,环境信息存储量大,决策速度...

    参考网址

    https://wenku.baidu.com/view/e3f60da9ad51f01dc381f104.html

    栅格地图有两种表示方法,直角坐标系法和序号法,序号法比直角坐标法节省内存

    室内环境栅格法建模步骤

    1.栅格粒大小的选取

    栅格的大小是个关键因素,栅格选的小,环境分辨率较大,环境信息存储量大,决策速度慢。

    栅格选的大,环境分辨率较小,环境信息存储量小,决策速度快,但在密集障碍物环境中发现路径的能力较弱。

    2.障碍物栅格确定

      当机器人新进入一个环境时,它是不知道室内障碍物信息的,这就需要机器人能够遍历整个环境,检测障碍物的位置,并根据障碍物位置找到对应栅格地图中的序号值,并对相应的栅格值进行修改。自由栅格为不包含障碍物的栅格赋值为0,障碍物栅格为包含障碍物的栅格赋值为1.

    3.未知环境的栅格地图的建立

    通常把终点设置为一个不能到达的点,比如(-1,-1),同时机器人在寻路过程中遵循“下右上左”的原则,即机器人先向下行走,当机器人前方遇到障碍物时,机器人转向右走,遵循这样的规则,机器人最终可以搜索出所有的可行路径,并且机器人最终将返回起始点。

    备注:在栅格地图上,有这么一条原则,障碍物的大小永远等于n个栅格的大小,不会出现半个栅格这样的情况。

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  • 什么是3D栅格地图3D栅格地图的定义认为一个真实的三维世界可以用一个概率模型来表示。比如像今天这个会场,我们可以将它离散化成一个个立体方格,每个方格里会存储一个概率,这个概率即方格空间不为空的概率。上图是...

    什么是3D栅格地图

    3D栅格地图的定义认为一个真实的三维世界可以用一个概率模型来表示。

    比如像今天这个会场,我们可以将它离散化成一个个立体方格,每个方格里会存储一个概率,这个概率即方格空间不为空的概率。

    上图是一个 3D 栅格地图,从数学的角度讲,它并不是一个连续的描述,而是离散化后的地图,只会保留一些概率值和属性。这里展示的是一张厘米级精度的栅格地图,我们可以很清楚看到周围的环境,包括树、建筑等等。

    SLAM与自动驾驶

    那么,如何制作高精地图呢?传统上有一种地图制作方法叫SLAM(即时定位与地图构建)。它指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程。目前,SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位,以及后续的路径规划、场景理解。

    传统SLAM与自动驾驶SLAM的区别

    传统 SLAM:

    2D;

    视觉传感器,单靠摄像头,在某个空间转来转去,最终通过算法来建模;

    没有 GPS 信息,很多室内场景是收集不到 GPS 信息的;

    生成地图和定位同时进行。

    自动驾驶SLAM:

    3D,描绘的是一个三维环境;

    激光传感器,需要达到比较高的精度;

    GPS 信息,室外场景的优势就是可以接收 GPS 信息;

    离线处理,数据不需要在线处理,前面介绍过,如果选择在线,某些场景算法无法得到良好的处理,所以需要抽取一些信息来做离线的验证。

    3D栅格地图的挑战

    相比于传统 SLAM,我们来看下有哪些问题是3D栅格地图需要解决的:

    全局 GPS 信息并不总是好的。上图左下角是3D栅格地图的底图,里面包含一条当时车辆的行驶轨迹。你会发现依据 GPS 的这条行驶轨迹,这辆车已经开到马路牙子(路肩)上了,但实际情况并非如此。因此,当拿到这样一份地图数据时,我们需要从算法层做出优化,并且做好细节。

    不同时间段的数据如何align(校准)。一般来说,地图的采集不可能一次完成,因此,从算法层面上看,3D栅格地图需要处理把不同时间段的数据校准到一起的问题。

    去除非静态的物体。我们所建立的是一个概率的模型,3D栅格地图只需要保留一些静态的物体以辅助感知系统,许多非静态的物体都需要从地图中去除。

    应对挑战:位姿图 Pose Graph

    位姿图其实是一个优化问题

    整体上我们认为位姿图(Pose Graph)是一个优化问题。假设将路线采集以时间去划分——比如每隔4分钟采一个点,最后能得到不同的位置的环境。举个例子:在一个大厅里,我现在站在某点,一分钟后我可能站在另一处,再绕一圈的话后站在门口,通过把整个GPS获得的位置信息离散化之后,将我在每一点所看到的周围的环境直接拼起来,就可能得到一个三维的地图,因为每个点看到的角度都是不一样的。

    但因为原始位置可能跟真实位置有偏差,直接拼起来常常导致很多问题。所以我们把这些点离散化之后,希望能够把所有点都对齐调整到准确的位置。那怎么确保最终的结果是正确的?

    对整个图来说, 除了顶点之外,还有边。我们希望通过边的约束将点调好,边的约束你可以认为是个相对约束,假设我知道下个点的准确位置,那么便可倒推另一个点的准确位置。也就是说,在有准确的相对位置的基础上,辅以一些比较少的绝对位置,就可以得到一个全局的准确位置。

    总的来说,位姿图的优化目标是把整个图离散化到一个个点之后,通过建立一些边的约束,最终通过优化某些点的位置来满足边的约束。位姿图也就成为了一个优化问题。

    位姿图的挑战

    位姿图整体的数学模型看似简单,但是存在许多细节问题需要做优化:

    ◆ 如何选择顶点。比如需要考虑是不是毫秒的点都要加进去,GPS 信号不好时的点要不要加进去。

    ◆ 如何保证边的准确性。一个顶点到另一个顶点的相对位置,需要通过什么方式去建立。

    ◆ 如何求解非线性优化。图建好之后如何去做非线性的优化。

    ◆ 如何评估优化效果。图是否和真实的环境一致,以及如何评估结果满足要求。

    ◆ 效率和资源。对于工程来讲,数据量这么大,你需要考虑怎么设计工程算法以保证效率和资源。比如说,考虑是不是需要在算法基础上进行定制优化,如何用 GPU 或者分布式的计算方式。

    我想通过上图右边的例子解释位姿图——左侧原始的图展示的是有一个物体来回在球面上运动旋转,通过在边与边之间建立相对约束,进行优化后,你会发现整个环境的重建成了右侧一个比较理想、完整的球体,概括来说,我们的工作就是需要把左侧的图来变成右侧的图。

    迭代最近点算法:保证边的约束

    我们前面提到位姿图需要保证边的约束,为了计算出这个约束,业界用的比较多的传统经典算法叫做 ICP(Iterative Closest Point algorithm)——迭代最近点算法。

    举个例子:左边是只红色的兔子,右边是只蓝色的兔子,现实中这两只兔子的位置是一样的,但在图片里两只兔子位置不一样,说明位置存在偏差。也就是说,输入是两组点云 A 和 B,输出是两组点云之间在空间上的旋转和平移。

    具体算法的思路大致是:找到点云集合 A 中的每个点在集合 B 中的对应点,通过求解最佳的刚体变换,不断的迭代优化,最终得到一个收敛解。

    应对挑战:去除非静态障碍物体

    去除非静态障碍体的方法大致有三类:

    ◆ 通过概率模型去除。

    ◆ 点云处理,单纯的概率模型是不够的,例如有时候小区路边经常停着车,而某些时候车是被开走的。数据采集时,恰好车停在路边,后续那就需要依赖离线点云处理。

    ◆ 机器学习,即利用机器学习算法去把非静态的物体从地图里面抠出来。

    上图是一个简单的去除非静态障碍物前后对比图,处理之前,你会发现右侧道路有一些车的轮廓,当从空间上去除之后,地图变得清晰许多

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  • 双目立体视觉栅格地图构建方法王轩;叶平;贾庆轩【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2012(033)011【摘要】本文基于立体视觉定位技术,提出了基于双目立体视觉的栅格地图构建方法,用以解决目前视觉SLAM技术构建的稀疏...

    双目立体视觉栅格地图构建方法

    王轩

    ;

    叶平

    ;

    贾庆轩

    【期刊名称】

    《软件》

    【年

    (

    ),

    期】

    2012(033)011

    【摘要】

    本文基于立体视觉定位技术

    ,

    提出了基于双目立体视觉的栅格地图构建

    方法

    ,

    用以解决目前视觉

    SLAM

    技术构建的稀疏特征地图难以直接用于自主导航

    的问题

    .

    本文提出的方法仅以视觉信息作为输入实时完成移动机器人自定位与外

    界环境栅格地图的构建

    .

    首先采用双目立体视觉定位获取机器人运动参数

    ,

    利用稠

    密匹配估算空间点云分布

    ,

    在考虑机器人实际高度的情况下将三维点云投影成二

    维数据

    ,

    最后通过二值贝叶斯滤波器在线构建栅格地图

    .

    本文所构建的栅格地图包

    含环境几何信息

    ,

    可直接应用于机器人路径规划与导航

    .

    实验结果验证了本文所以

    出的定位与地图构建方法的可行性

    .

    【总页数】

    4

    (233-236)

    【关键词】

    机器视觉

    ;

    立体视觉定位

    ;

    栅格地图构建

    ;

    稠密立体匹配

    【作者】

    王轩

    ;

    叶平

    ;

    贾庆轩

    【作者单位】

    北京邮电大学自动化学院

    ,

    北京

    100876;

    北京邮电大学自动化学院

    ,

    北京

    100876;

    北京邮电大学自动化学院

    ,

    北京

    100876

    【正文语种】

    中文

    【中图分类】

    TP242

    【相关文献】

    1.

    双目立体视觉和

    GSOM

    相结合的机器自主地图构建方法

    [J],

    于乃功

    ;

    王丽

    2.

    自由双目立体视觉摄像机动态外参数的获取

    [J],

    李肖

    ;

    葛宝臻

    ;

    罗其俊

    ;

    李云

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  • Geoserver发布栅格地图Openlayer实现鼠标移动显示栅格地图像元值项目需求项目构想项目实现 项目需求 项目中需要鼠标在栅格地图上移动时显示每个像元的DN值(即像元像素值) 项目构想 由于栅格地图在geoserver发布我...

    Geoserver发布栅格地图Openlayer实现鼠标移动显示栅格地图像元值

    项目需求

    项目中需要鼠标在栅格地图上移动时显示每个像元的DN值(即像元像素值)

    项目构想

    由于栅格地图在geoserver发布我发现能通过坐标信息提供接口获取red、green、blue三通道颜色值。但没有发现获取DN值。所以我思考通过矢量数据获取属性表方面入手。思路如下
    1、将栅格数据借助arcmap工具转为点矢量,为之增加DN值及xy坐标信息。
    2、在geoserver上发布栅格及矢量服务。栅格作为显示,而矢量数据设置图层透明度很低,通过鼠标移动获取属性信息,添加label显示。
    3、由于鼠标移动服务请求较大,所以我给他添加边界界定,超出设置区域,则不请求数据。

    项目实现

    • 数据准备及处理
      arcmap中执行步骤如下
      复制栅格->栅格转点->添加X\Y字段->计算几何->导出数据即可
      1、将栅格数据在arcmap中打开->复制栅格
      在这里插入图片描述
      2、执行栅格转点
      在这里插入图片描述
      3、打开矢量数据属性表->添加XY字段
      在这里插入图片描述
      4、执行计算几何导出数据
      在这里插入图片描述
      5、导出GeoJson河流边界文件
      打开在线转geojson的网站,导入数据转为geojson即可。
      在这里插入图片描述
      6、数据发布
      打开geoserver,分别发布栅格矢量的数据存储方式
      在这里插入图片描述
    • 代码实现
      1、加载栅格切片
    import WMTS from "ol/source/WMTS";
    import TileLayer from "ol/layer/Tile";
    loadbottommap(){
      var gridsetName = 'EPSG:4326';
      var gridNames = ['EPSG:4326:0', 'EPSG:4326:1', 'EPSG:4326:2', 'EPSG:4326:3', 'EPSG:4326:4', 'EPSG:4326:5', 'EPSG:4326:6', 'EPSG:4326:7', 'EPSG:4326:8', 'EPSG:4326:9', 'EPSG:4326:10', 'EPSG:4326:11', 'EPSG:4326:12', 'EPSG:4326:13', 'EPSG:4326:14', 'EPSG:4326:15', 'EPSG:4326:16', 'EPSG:4326:17', 'EPSG:4326:18', 'EPSG:4326:19', 'EPSG:4326:20', 'EPSG:4326:21'];
        var format= 'image/jpeg';
        var style = '';
        var layerNames="waterEutrophication:2016TP"
        var base_url="http://localhost:8080/geoserver/gwc/service/wmts"
        var resolutions = [0.703125, 0.3515625, 0.17578125, 0.087890625, 0.0439453125, 0.02197265625, 0.010986328125, 0.0054931640625, 0.00274658203125, 0.001373291015625, 6.866455078125E-4, 3.4332275390625E-4, 1.71661376953125E-4, 8.58306884765625E-5, 4.291534423828125E-5, 2.1457672119140625E-5, 1.0728836059570312E-5, 5.364418029785156E-6, 2.682209014892578E-6, 1.341104507446289E-6, 6.705522537231445E-7, 3.3527612686157227E-7];
        var baseParams = ['VERSION','LAYER','STYLE','TILEMATRIX','TILEMATRIXSET','SERVICE','FORMAT'];
        var params = {
          'VERSION': '1.0.0',
          'LAYER': layerNames,//layerName,
          'STYLE': style,
          'TILEMATRIX': gridNames,
          'TILEMATRIXSET': gridsetName,
          'SERVICE': 'WMTS',
          'FORMAT': format
        };
        function constructSource(){
          var url =base_url +'?'
          for (var param in params) {
            if (baseParams.indexOf(param.toUpperCase()) < 0) {
              url = url + param + '=' + params[param] + '&';
            }
          }
          url = url.slice(0, -1);
         var source = new WMTS({
            url: url,
            layer: params['LAYER'],
            matrixSet: params['TILEMATRIXSET'],
            format: params['FORMAT'],
            projection: projection,
            tileGrid: new WMTSTileGrid({
              tileSize: [256,256],
              extent: [-180.0,-90.0,180.0,90.0],
              origin: [-180.0, 90.0],
              resolutions: resolutions,
              matrixIds: gridNames
            }),
            style: params['STYLE'],
            wrapX: true
          });
          return source;
        }
        var  layer2016 = new TileLayer({
            source: constructSource()
          });
          return  layer2016 
     }
    

    2、加载矢量数据

    import ImageWMS from 'ol/source/ImageWMS'
    import Image from 'ol/layer/Image'
    loadvector(){
        var format = 'image/png';
        var bounds = [375599.8540000012, 3386915.9619999994,
          386213.8540000003, 3412573.9619999994];
        var source=new ImageWMS({
          ratio: 1,
          url: 'http://localhost:8080/geoserver/waterEutrophication/wms',
          params: {'FORMAT': format,
            'VERSION': '1.1.1',
            "LAYERS": 'waterEutrophication:2018TLITPpoint',//图层名
            "exceptions": 'application/vnd.ogc.se_inimage',
          }
        })
         layerclassindex = new Image({
          opacity:0.1,
          source: source,
        });
    
        map.addLayer(layerclassindex)
       this.addEventMouseMove(layerclassindex,map.getView())//给图层添加鼠标移动事件
    }
    

    3、鼠标移动事件

    addEventMouseMove(layer,view){//接受图层和当前视图两个参数
        event= map.on('pointermove', (evt)=> {
          //判断点的位置
         if(this.removeaker(evt.coordinate)==1) {//调用了一个判断当前点击位置是否在区域内的方法,若在则请求服务反之拒绝。。为了减少前端压力,减少服务器压力
           var resolution = view.getResolution();
           var source = layer.getSource();
           var url = source.getGetFeatureInfoUrl(
             evt.coordinate, resolution, view.getProjection(),
             {'INFO_FORMAT': 'application/json', 'FEATURE_COUNT': 50});
           if (url) {
             var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
             xmlhttp.onreadystatechange = () => {
               if (xmlhttp.readyState == XMLHttpRequest.DONE) {
                 if (xmlhttp.status == 200) {
                   //太多了还是切片好
                   if (JSON.parse(xmlhttp.responseText).features.length !== 0) {
                     this.addmaker(JSON.parse(xmlhttp.responseText).features[0].properties.grid_code, evt.coordinate)//调用添加点要素的方法。传入要素属性中的dn值
                   }
                 }
                 else {
                 }
               }
             }
             xmlhttp.open('GET', url, true);
             xmlhttp.send();
           }
         }
         else{//若在区域外则移除要素
           //否则移除要素
           if(markVector_Res.getFeatures().length !==0){
             markVector_Res.removeFeature(singleiconFeature)
             map.removeLayer(singleLayer_Mark);
           }
         }
        })
    }
    

    4、添加点要素

    import VectorSource1 from 'ol/source/Vector';
    import VectorLayer from 'ol/layer/Vector';
    
    markVector_Res = new VectorSource1({
      wrapX: false,
    });
    singleLayer_Mark = new VectorLayer({
      source: markVector_Res
    });
     addmaker(title,coordinate){
        if(markVector_Res.getFeatures().length !==0){//移除前一个要素
          markVector_Res.removeFeature(singleiconFeature)
          map.removeLayer(singleLayer_Mark);
        }
        singleiconFeature = new Feature({
          geometry: new Point(coordinate)
        });
        var iconStyle = new Style({
          text:new Text({
            text:`${title}`,
            font:'bold 24px serif',
            offsetY:-20,//竖直偏移
            // fill:`${style_highlighted}`
            // stroke:
          })
        });
        singleiconFeature.setStyle(iconStyle);
        markVector_Res.addFeature(singleiconFeature);
        map.addLayer(singleLayer_Mark);
      }
    

    5、边界限制

    import bounderyJson from '../../assets/FeaturesData/clip_water_16.GeoJson'//导出矢量数据的geojson文件
    let markVector_Res1 = new VectorSource1({
      wrapX: false,
      format: new GeoJSON(),
    });
    markVector_Res1.addFeatures(
    markVector_Res1.getFormat().readFeatures(bounderyJson),{
        dataProjection: 'EPSG:4326',    // 设定JSON数据使用的坐标系
        featureProjection: 'EPSG:4326' // 设定当前地图使用的feature的坐标系
      });//读取geojson文件
     removeaker(coordinate){
     //遍历要素,查找几何有无该点
          for (let i = 0; i < markVector_Res1.getFeatures().length; i++) {
            if (markVector_Res1.getFeatures()[i].getGeometry().intersectsCoordinate(coordinate)) {
              return 1
            }
            else {
              return 0
            }
        }
    

    6、事件移除

    import {unByKey} from 'ol/Observable';
    removeEvent(){
        unByKey(event)//移除鼠标移动事件
      }
    
    • 效果展示
      在这里插入图片描述
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  • %%作者 郑州大学2019级测绘科学与技术 ...%%核心公式来源:栅格地图栅格地图信息量计算方法的验证分析 %%info_pixel=(1/n)*∑|C_p-C_i|(像素信息) info_map=∑info_pixel(总信息) 能够实现地图栅格信息量的计算
  • ICP实现二维栅格地图的拼接
  • 本文来自Coursera(Robotics:Estimation and Learning)主要讲:机器人世界使用的几种地图占据栅格地图的表示方法与更新方法利用激光传感器数据构建占据栅格地图1、机器人地图分类尺度地图:坐标、经度纬度等拓扑地图...
  • 本文是关于slam建图过程中使用的栅格地图,解释了栅格地图的工作原理,即概率累积的原理。是我自己整理的好多博客的内容。
  • 研究了在没有公共参考坐标系及机器人相对位置信息未知情况下的栅格地图融合问题,提出了一种基于免疫自适应遗传算法的栅格地图融合方法,该算法把反映两个栅格地图重叠区域相异程度的优化函数作为抗原,每个可能的平移...
  • 视觉密码的彩色栅格地图分存算法
  • SLAM中有关占据栅格地图的的表示方法和利用激光传感器构建占据栅格地图的方法
  • SLAM中有关占据栅格地图的的表示方法和利用激光传感器构建占据栅格地图的方法: https://blog.csdn.net/Changer_sun/article/details/79147446
  • 研究从彩色栅格交通地图中提取完整的道路网络集合的方法。在地图规范化的基础上,基于彩色栅格地图上的噪声特征,处理欠识别和误识别的道路点集集合,并以实例说明应用该方法提取道路的过程和效果。
  • 使用QGIS配准栅格地图

    2020-12-10 14:36:02
    文章目录下载安装QGIS设置语言安装插件使用配准工具将图片转为栅格地图打开配准工具打开栅格图片设置配准参数根据实际尺寸设置原点和四个角的坐标配准生成tif 下载安装QGIS 下载地址:...
  • 本发明属于移动机器人建图技术领域,特别是单机器人的graph-slam以及多机器人slam技术,具体涉及一种基于滑动窗口的室内三维立体栅格地图特征点提取方法。背景技术:当移动机器人在室内环境下工作时,不能通过外部...
  • 基于三维栅格地图的移动机器人路径规划,张彪,曹其新,面向移动机器人路径规划问题,研究了基于三维栅格地图的路径规划方法。首先使用装载三维激光扫描仪的移动机器人收集环境点云,将
  • 基于概率栅格地图的移动机器人可定位性估计
  • matlab绘制栅格地图

    千次阅读 2019-09-25 13:52:29
    1 %创建具有障碍物的栅格地图 2 %矩阵中0代表黑色栅格 3 a = ones(20); 4 a(3,3:7)=0; 5 a(3:10,7)=0; 6 a(10,3:7)=0; 7 a(17,13:17)=0; 8 a(10:17,13)=0; 9 a(10,13:17)=0; 10 a(14,15)=0; 11 ...
  • 用MATLAB 实现,基于栅格地图的Dijkstra算法路径规划。
  • 栅格地图下Astar最短路径(C++),自动驾驶
  • 针对温室环境中机器人依靠自身携带的传感器无法获取全面的环境信息,从而常导致路径规划错误的问题,提出了一种结合外部传感器系统获取温室环境信息,构建复合栅格地图的方法。利用无线传感器网络定时采集对机器人...
  • image创建栅格地图

    2019-09-25 13:52:31
    1 %创建具有障碍物的栅格地图 2 %矩阵中1代表黑色栅格 3 a = zeros(20); 4 a(3,3:7)=2; 5 a(3:10,7)=2; 6 a(10,3:7)=2; 7 a(17,13:17)=2; 8 a(10:17,13)=2; 9 a(10,13:17)=2; 10 a(5,2)=5; 11 a...
  • 针对传统的尺度均一概率栅格地图表达法在大尺度未知环境下地图创建过程中海量数据存储和相关量计 算问题, 提出一类基于四叉树的栅格大小自适应地图创建算法. 利用四叉树理论, 根据地图不同区域环境障碍物密度 ...
  • 基于自适应上下文树的统计滤波用于栅格地图图像降噪
  • 为什么要有点集到证据栅格的投射过程?...有助于地图的拼接。证据栅格(evidence grid)或占据栅格(occupancy grid)是由前期的概率栅格发展而来。概率到栅格的演变是有对数公式:log(p/(1-p))实现的。...

空空如也

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