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  • 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...
     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(15,15)=6;
    12 
    13 
    14 
    15 
    16 % 白色,可行路径
    17 % 黑色,障碍物
    18 % 红色,visited
    19 % 蓝色,on list
    20 % green,start
    21 % yellow,destination
    22 map_color = [1 1 1;
    23         0 0 0; 
    24         1 0 0;
    25         0 0 1; 
    26         0 1 0; 
    27         1 1 0];
    28 % disp(map_color(1,:));
    29 
    30 colormap(map_color);  % 创建颜色
    31 %disp(size(a));
    32 
    33 image(1:size(a,2),1:size(a,1),a); % 赋予栅格颜色
    34 set(gca,'XTick',1:size(a,1),'YTick',1:size(a,2));  % 设置坐标
    35 axis image xy;  % 沿每个坐标轴使用相同的数据单位,保持一致
    36 grid on;

    转载于:https://www.cnblogs.com/yangmingustb/p/8711221.html

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  • 1 栅格地图绘制

    2021-05-27 22:52:31
    1 栅格地图绘制1.1 数据地图1.1.1地图类型1.1.2 栅格地图表示方式1.2 MATLAB绘制栅格地图1.2.1 colormap函数1.2.2 sub2ind函数和ind2sub函数...seaborn包1.3.2 Python绘制栅格地图(drawmap.py)1.4 C++创建栅格地图矩阵...

    1.1 数据地图

    1.1.1地图类型

    常见的地图表示方法有:栅格法、可视图法、拓扑图法等等。
    在这里插入图片描述

    1.1.2 栅格地图表示方式

    1、本栏路径规划利用矩阵(二维数组)来表示栅格地图(因为对于矩阵,无论MATLAB、C++还是Python,矩阵更适合数组的表达,更便于编程。)

    2、矩阵表示地图与传统意识中坐标X,Y有所区别。
    在这里插入图片描述
    如图所示的地图,在矩阵表示中,起点位置为[3,1],终点为[3,5],三个障碍物分别为[2,3],[3,3]和[4,3]。在坐标表示中,起点位置为(1,2),终点为(5,2),三个障碍物分别为(3,1),(3,2)和(3,3)

    3、矩阵表示地图还可以用线性索引来简化,这样将矩阵的二维数组表示成一位数组,编程更方便。
    在这里插入图片描述

    Tips:线性索引,是从第一列开始,沿着行按顺序增长,然后从第二列开始…,是竖着沿行增长的,而非横着沿着列增长。理解记忆有点类似于Excel表格按行递增。

    1.2 MATLAB绘制栅格地图

    Tips1:这里为了方便MATLAB语言、Python语言和C++编程的统一性,统一采用按行递增的方式存放的下标特征信息数据(如障碍物坐标[row1,col1;row2,col2;row3,col3;…]),表示地图特征信息的位置==

    在这里插入图片描述

    Tips2:当你获得线性地图特征信息的线性索引关系或者是XY坐标值,可以将其装换成线性索引值套用程序。MATLAB的数组的应用可以参考:MATLAB数组的一些操作

    MATLAB绘制栅格步骤
    1、创建行列大小的二维矩阵,初始状态全为数值1表示空地;
    2、利用矩阵(下标位置) = 赋值的方式,修改对应位置的数值(和colormap的颜色值对应),表示地图特征;
    3、利用colormap函数和image函数绘制出颜色地图;
    4、添加坐标。

    1.2.1 colormap函数

    利用image函数可以画出栅格图像,具体操作可以查看help image的帮助文档。

    1.2.2 sub2ind函数和ind2sub函数

    将矩阵对应的线性值化成下标,具体操作可以查看 help sub2ind和help ind2sub的帮助文档。

    1.2.3 利用地图线性值信息绘制栅格图(FD_DrawRasterMap.m函数)

    function Fields = FD_DrawRasterMap(rows,cols,startpos,endpos,obspos)
    %DRAWRASTERMAO 绘制随机障碍物的栅格图,存在一个返回内容;输入格式(行数 列数 起点行列位置 终点行列位置 障碍物行列位置);输出内容数值化的栅格矩阵
    
    % 定义栅格地图全域,并初始化空白区域
    field = ones(rows, cols); %初始化空白区域 数值全为1,数值用于表示Cmap的颜色(因为Cmap数组索引只能从1开始)
    
    % 起始点和目标点
    startIndex = startpos; %起点的位置
    goalIndex = endpos; %终点的位置
    field(startIndex(1),startIndex(2)) = 4; %起点在数组的数值,数值用于表示Cmap的颜色
    field(goalIndex(1),goalIndex(2)) = 5; %终点在数组的数值,数值用于表示Cmap的颜色
    
    % 障碍物区域
    obsIndex = obspos;
    field(obsIndex(:,1),obsIndex(:,2)) = 2; %障碍物在数组的数值,数值用于表示Cmap的颜色
    
    % 函数返回值为数值化的栅格矩阵
    Fields = field;
    
    %构建数组的栅格图 可以查看帮助 help image
    cmap = [1 1 1; ...       % 1-白色-空地
        0 0 0; ...           % 2-黑色-静态障碍
        1 0 0; ...           % 3-红色-动态障碍
        1 1 0;...            % 4-黄色-起始点 
        1 0 1;...            % 5-品红-目标点
        0 1 0; ...           % 6-绿色-到目标点的规划路径   
        0 1 1; ...           % 7-青色-动态规划的路径
        0 0 1];              % 8-蓝色
    
    % 构建颜色MAPcolormap(cmap);
    
    
    % 绘制图像
    image(1.5,1.5,field);
    grid on;
    set(gca,'gridline','-','gridcolor','k','linewidth',2,'GridAlpha',0.5);
    set(gca,'xtick',1:cols+1,'ytick',1:rows+1);
    set(gca, 'XAxisLocation','top')
    axis image;
    
    end
    

    测试代码:生成行为4列为5的矩阵,起点位置在3,终点在19,障碍物位置在10、11和12。主要目的是为了理解image函数的线性值和ROW和COL的坐标关系。

    %%%% TestMain.m
    %%%% 脚本文件 用于直接调用函数 熟悉概念
    clc;
    clear;
    close all;
    rows = 4;cols = 5;
    
    [startpos(1),startpos(2)] = ind2sub([rows,cols],3);
    [endpos(1),endpos(2)] = ind2sub([rows,cols],19);
    [obspos(:,1),obspos(:,2)] = ind2sub([rows,cols],[10;11;12]);
    
    field = FD_DrawRasterMap(rows,cols,startpos,endpos,obspos);
    field
    

    最后生成的图像如图所示。
    在这里插入图片描述

    1.3 Python绘制栅格地图

    Python绘制栅格地图的流程:
    1、创建全1二维矩阵,表示空地信息。
    2、将下标位置的栅格信息装换成特征值。
    3、将矩阵可视化。

    Python数组的一些操作:

    输入数据依旧采用按列递增的方式(如障碍物坐标[[row1,col1],][row2,col2],[row3,col3];…])

    1.3.1 matplotlib和seaborn包

    绘制栅格地图前需要pip install matplotlib和seaborn两个绘图功能包。

    参考1:Creating annotated heatmaps
    参考2:Python绘制热力图

    1.3.2 Python绘制栅格地图(drawmap.py)

    import numpy as np
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    from matplotlib import colors
    
    '''
    # # -------------------------------------这里定义绘图函数-------------------------------------------------
    '''
    def drawmap(rows,cols,startpos,endpos,obspos):
        startIndex = startpos
        goalIndex = endpos
        obsIndex = obspos
        # 创建全部为空地的地图栅格,其中空地以数字1表征
        filed = np.ones((rows,cols))
    
        # 修改栅格地图中起始点和终点的数值,其中起点以数值4表征,终点以数值5表示
        filed[startIndex[0],startIndex[1]] = 4
        filed[goalIndex[0],goalIndex[1]] = 5
    
        # 修改栅格地图中障碍物的数值,其中以数值5表示
        for index in range(len(obsIndex)):
            filed[obsIndex[index][0],obsIndex[index][1]] = 2
    
        # 绘制图像,利用matplotlib的热力图进行绘制
        # 设置色条的范围,从0~8
        cmap = colors.ListedColormap(['none','white','black','red','yellow','magenta','green','cyan','blue'])
    
        # 绘图函数
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,6))
    
        # 绘制热力图
        # 其中vmin和vmax对应栅格地图数值的颜色与cmap一一对应
        # cbar设置false将色条设置为不可见
        sns.heatmap(filed, cmap = cmap,vmin = 0,vmax = 8, linewidths = 1.5, linecolor= 'black', ax = ax,cbar = False)
    
        # 设置图标题
        ax.set_title('draw map by python')
        ax.set_ylabel('rows')
        ax.set_xlabel('cols')
    
        # 将列标签移动到图像上方
        ax.xaxis.tick_top()
        ax.xaxis.set_label_position('top')
    
        # 显示图像
        plt.show()
    
    
        # 设置图标的数字个数文字,放在plt.show下面能居中
        ax.set_xticks(np.arange(cols))
        ax.set_xticklabels(np.arange(cols))
        ax.set_yticks(np.arange(rows))
        ax.set_yticklabels(np.arange(rows))
    
    '''
    # # -------------------------------------这是是测试的主函数-------------------------------------------------
    '''
    rows = 4
    cols = 5
    
    startpos = [2,0]
    endpos = [2,4]
    obspos = [[1,2],[2,2],[3,2]]
    
    drawmap(rows,cols,startpos,endpos,obspos)
    

    最后生成的图像效果如图。
    在这里插入图片描述

    1.4 C++创建栅格地图矩阵

    C++创建栅格地图矩阵的流程:
    1、创建全0二维数组,表示空地信息。
    2、将下标位置的栅格信息装换成特征值。
    3、C++虽然有matplotlib包,但是可视化效果并不是很好,这里不使用C++绘制栅格地图,难度较大。

    C++数组的一些基本操作:

    #include<iostream>
    #include<vector>
    
    using namespace std;
    
    int main()
    {
        int const rows = 4;
        int const cols = 5;
        int startpos[2] = {2,0};
        int endpos[2] = {2,4};
        int obspos[3][2] = {{1,2},{2,2},{3,2}};
    
        // 定义栅格地图二维数组,默认初始化为0
        int filed[rows][cols] = {0};
    
        // 修改起点和终点在栅格数组中的数值,其中起点为1,终点为2
        filed[startpos[0]][startpos[1]] = 1;
        filed[endpos[0]][endpos[1]] = 2;
    
        // 循环修改障碍物在栅格矩阵的数值,其中障碍物数值为3
        int len = sizeof(obspos) / sizeof(obspos[0]);
        for(int temp_len = 0;temp_len <len; temp_len++)
        {
            filed[obspos[temp_len][0]][obspos[temp_len][1]] = 3;
        }
    
    
        // 打印栅格矩阵数值
        for(int r = 0; r < rows; r++)
        {
            for(int c = 0; c < cols; c++)
            {
                cout<<filed[r][c]<<" ";
            }
            cout<<endl;
    
        }
        return 0;
    }
    
    

    Tips:对C++编程而言,特殊位置信息的二维数组,作为参数进行传递时候,是不方便编程的。后续优化代码,使其采用线性索引的方式进行编程,实现函数封装,提升通用性。

    1.5 0积分参考代码

    0积分参考代码连接:参考

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    展开全文
  • 神经网络信息融合创建机器人栅格地图研究.pdf
  • 栅格地图

    万次阅读 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。

    展开全文
  • 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 ...
  • 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
      }
    
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