标签：正方体 障碍物 机器人 地图 算法 栅格 建图 体素 3D
机器人建图算法1、基础的地图结构和建图类型
前言
路径规划先得有地图，因此建图是必不可少的。
常用的地图有2D和3D地图，2D地图计算量小，适用于快速验证规划算法；而对真实世界的模拟则需要3D地图，能够表征更多信息，但计算量也较大。2D地图中的实时稠密算法放到3D中运行可能就很慢了。
2D地图
拓扑地图Graph
与图论紧密相关的一种地图，由节点和边组成（可带权），适用于表征图中各个位置之间的关系。
栅格地图Grids
栅格地图，或者叫网格地图，由相互连接的正方形网格组成的地图，A*、Dijkstra等grid search based算法使用的地图，通过grid坐标确定位置
多边形地图
通过多边形表征障碍物，将多边形顶点与起终点按规则相互连接得到的图。适用于进行简单的避障规划。
导航网格图
通过不规则多边形表征可行区域形成的图，如下图中有色区域所示。无空间占据的部分（白色部分）就是障碍物。
除此之外其实还有很多建图方法，比如voroni图等等…
3D地图
有一点需要明确，无论是2D地图还是3D地图，虽然图上的最小元素表示形式不同，但是能够储存的信息其实非常多，比如位置、属性、距离等等。
并且不同地图对各种地图信息的表达能力事实上有很大的区别。
3D栅格地图
与之前的2D栅格地图类似，3D栅格是由正方体网格紧密排列的地图。通常这些正方体具有一个occupancy属性，以表征该位置是否具有障碍物。
3D栅格地图是稠密的，因此非常占内存，计算量也很大。坐标的计算可以通过索引完成（x, y, z坐标或者linear global坐标）。
八叉树地图Octomap
将一个大正方体连续对半分3次，得到8个中正方体，从中正方体再连续对半分3次，又可以得到8个小正方体。上一层的正方体与下一层的8个正方体连接，形成了一个八叉树。
如果某个位置上完全没有障碍物或者是大块的障碍物，那么可以用该位置上的大正方体表示，如果某个位置上是小障碍物，那就把大正方体切分到刚好可以包含这个障碍物的小正方形。这样就可以减少计算量，节约内存。
点云地图
将点云中的每个点按位置投射到三维空间中形成的地图，一般借助激光雷达或者RGBD相机进行感知和建图。
由于点云一般较密集，因此该点云地图也很消耗内存，计算量较大，并且在连续的状态空间中，不好处理。
体素地图（体素哈希）
Paper：Real-time 3D Reconstruction at Scale using Voxel Hashing
通过哈希表存储3D地图，该3D地图最小的组成元素是体素voxel，即固定大小的正方体；每个体素存储一个SDF、颜色和权重；固定数目紧密有序堆积的体素（原文是888个）组成体素块voxel blocks；数个相邻的体素块组成世界。
TSDF地图，ESDF地图
TSDF（Truncated Signed Distance Field）截断符号距离场。TSDF地图的每个元素中，储存了光束方向上的障碍表面的截断符号距离，符号表示障碍物的内外，截断表示当距离超过阈值时不再变化。因此TSDF值为0的表面就是障碍物表面。
ESDF（Euclidean Signed Distance Functions）欧式符号距离场。ESDF地图的每个元素，储存了到最近的障碍物的欧氏距离。
后记
下次解读论文：
Improved updating of Euclidean distance maps and Voronoi diagrams 关于ESDF地图的建立和更新方法。
标签：正方体,障碍物,机器人,地图,算法,栅格,建图,体素,3D 来源： https://blog.csdn.net/qq_41035283/article/details/120641004
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。