Trong trường hợp bản đồ cấu trúc ảo, khoảng cách tối đa trong mỗi hướng quét (θyaw,i), được chiếu vào mặt phẳng xy, được trích xuất và chèn vào bản đồ. Trích xuất khoảng cách tối đa sẽ tự động lọc ra tất cả các đối tượng không vượt quá toàn bộ chiều cao vì máy quét cuối cùng sẽ nhìn phía trên hoặc bên dưới các đối tượng này. Do đó, robot thay thế giá trị khoảng cách nhỏ hơn được đo trước đó bằng cách đọc khoảng cách lớn hơn mới thu được theo hướng đó. Do đó, bản đồ kết quả sẽ chỉ chứa những điểm có lẽ tương ứng với giới hạn môi trường trong khi tất cả các điểm thuộc về chướng ngại vật nhỏ hơn hoặc nhô ra đều được lọc ra như những điểm thuộc về chướng ngại vật động. Một bản đồ cấu trúc như vậy được mô tả một cách tiêu biểu trong Hình 8c. Trong khi bản đồ chướng ngại vật cho thấy các lon màu đỏ và màu xanh đại diện cho loại vật cản nhỏ nằm trên mặt đất, bản đồ cấu trúc chỉ chứa các ranh giới môi trường.
Khi cập nhật cấu trúc bản đồ các điểm thuộc về sàn hoặc các bề mặt có thể đi qua không cần phải bỏ qua. Chúng vốn được thay thế bằng các điểm được đo trên các cấu trúc môi trường cách xa robot. Thay vào đó, các số đọc phạm vi tối đa cần được sắp xếp vì chúng sẽ thay thế các phép đo ngắn hơn nhưng
37
hợp lệ trên các cấu trúc môi trường. Tuy nhiên, so với việc xác định điểm sàn, một quy trình theo cách trên thì đơn giản. Mặc dù các bản đồ chướng ngại vật rất có giá trị khi tránh va chạm cục bộ, ví dụ, các bản đồ cấu trúc, rất phù hợp cho việc tự định vị bằng robot, tức là, cho các nhiệm vụ cần thông tin quy mô lớn về môi trường. Khi cảm nhận các phần không bị che khuất của tường và trần nhà, sử dụng bản đồ cấu trúc trong thuật toán lập bản đồ như Monte-Carlo Localization sẽ có tác dụng tương tự như lập bản đồ dựa trên cấu trúc trần Wulf et al., 2006.
Trong phần này, chúng em mô tả cách vẽ bản đồ 2D của môi trường không xác định bằng cách sử dụng SLAM hector. Lọc song phương, là thuật toán chính, được sử dụng để giải quyết vấn đề này.
Truy cập bản đồ - Bản đồ lưới
Lập bản đồ với vị trí robot được biết đến là dễ dàng. Vì vậy, trong đồ án này, cách tiếp cận SLAM có thể được chia thành các bước: Bước đầu tiên là điều hướng: chúng em ước tính chính xác vị trí của robot bằng cách sử dụng chủ yếu 2 loại bộ lọc thông thấp (Bộ lọc Kalman cho Gaussian noise and Particle Filter, đó là một bộ lọc beyes, để lọc nhiễu không phải Gaussian noise). Vấn đề định vị và lập bản đồ được kết hợp nhưng trước tiên chúng ta phải giải quyết vấn đề định vị và sau đó tập trung vào vấn đề lập bản đồ.
Hình 2.11: Bản đồ lưới 2D
- Bản đồ lưới được sử dụng để thể hiện các môi trường tùy ý. Vì nền tảng LiDAR có thể thể hiện 6 chuyển động, quá trình quét phải được chuyển thành
38
khung tọa độ ổn định cục bộ bằng cách sử dụng trang thái ước tính của hệ thống LiDAR.
- Trong trường hợp này, quá trình quét được chuyển đổi thành một đám mây điểm của các điểm cuối quét. Đám mây điểm này có thể được xử lý trước, ví dụ bằng cách lấy mẫu số lượng điểm hoặc loại bỏ các ngoại lệ.
- Với tọa độ bản đồ liên tục Pm, giá trị chiếm chỗ M(Pm) cũng như độ dốc
∇M (Pm) = (∂M/∂x (Pm), ∂M/∂y (Pm)) có thể được xấp xỉ bằng cách sử dụng bốn số nguyên gần nhất P00, P01, P10 và P11. Nội suy tuyến tính dọc theo xaxis
và yaxis sau đó mang lại:
0 0 1 1 0 1 11 01 10 00 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 ) ( ) ( ( m) y y x x ( x x M ) y y x x ( x x M ) M P M P P M P P y y x x x x y y x x x x (2.17)
Các dẫn xuất có thể được xấp xỉ bởi:
0 1 0 1 0 1 11 01 10 00 ( ) ( ) ( ) ( ) y y y y y y y y M M P M P M P M P x (2.18) 0 1 11 10 01 00 1 0 1 0 ( ) ( ) ( ) ( ) x x x x M M P M P M P M P x x x x x (2.19)
Trong tình huống này, chúng ta nên chỉ ra rằng các ô điểm mẫu nằm trên một lưới thông thường có khoảng cách 1 (theo tọa độ bản đồ) với nhau, vì vậy trong trường hợp này y−y0
y1−y0 và x−x0
x1−x0trong các phương trình trên xấp xỉ bằng 1, giúp đơn giản hóa các phương trình được trình bày cho xấp xỉ độ dốc.
39
Hình 2.12: Lọc hai phần 1
Hình 2.13: Bộ lọc song phương của bản đồ lướt chiếm dụng.
Rút ra một kết luận ngắn gọn, trong SLAM hector, bản đồ 2D được biểu thị bằng lưới 2D có xác suất Pxy chiếm chỗ của ô. Cần lưu ý rằng xác suất này được thể hiện bằng tỷ lệ cược đăng nhập. Phương pháp này có những ưu và nhược điểm: ưu điểm là phương pháp này tương đối nhanh, trong khi đó nhược điểm là kết quả chỉ gần đúng mà không thể thực sự chính xác.
40