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最基础的地图是占据栅格地图Occupancy map,每个格子标明了该位置是否被物体占据。然而对于规划和避障而言,地图中的占据信息是不够的,还需要障碍距离、方向等信息。TSDF和ESDF地图弥补了这个缺陷。
IROS 2010: Improved updating of Euclidean distance maps and Voronoi diagrams 这篇论文提供了一种从Occupancy Map更新ESDF地图的方法。
这篇文章实际上要解决通过occupancy map生成ESDF和voronoi graph两个问题,但这里只解读与ESDF相关的内容。
文章Part.Ⅲ 描述了生成ESDF的算法流程,伪代码如下:
并且给出了一个示意图:
ABCD四幅图中网格grids的深浅表明了与最近障碍物之间的距离(其实就是ESDF),纯黑色的grid说明该位置是障碍物。
raise和lower的意思是向上,也就是(最近障碍物)距离增加和减少。显而易见,从每个grid的ESDF是通过距离的增减状态传播进行更新的。
将这个示意图与伪代码放在一起看能够加速算法理解。
Algorithm 1给出了算法的伪代码,首先给出几个定义:
o
b
s
t
s
obst_s
obsts : 与网格s距离最近的障碍物
d
i
s
t
s
dist_s
dists : s与距离最近的障碍物的距离值
t
o
R
a
i
s
e
s
toRaise_s
toRaises : s是否要获得并传播raise状态
i
n
s
e
r
t
(
o
p
e
n
,
n
,
d
i
s
t
n
)
insert(open, n, dist_n)
insert(open,n,distn) : 将n与
d
i
s
t
n
dist_n
distn插入open表中
C
l
e
a
r
C
e
l
l
(
s
)
ClearCell(s)
ClearCell(s) :
o
b
s
t
s
=
c
l
e
a
r
e
d
,
d
i
s
t
s
=
∞
obst_s=cleared, dist_s=\infty
obsts=cleared,dists=∞
i
s
O
c
c
(
s
)
isOcc(s)
isOcc(s) :
o
b
s
t
s
=
=
s
∣
∣
d
i
s
t
s
=
=
0
,
T
r
u
e
obst_s==s ||dist_s==0, True
obsts==s∣∣dists==0,True
p
o
p
(
o
p
e
n
)
pop(open)
pop(open) : 返回open表中距离最小的s
然后解释几个函数的用途
SetObstacle(s):在s上放置一个新的新障碍物(也就是观测到s的occupancy变成了1),将s放入open表中
RemoveObstacle(s):把s上的障碍物去除,将s放入open表中
UpdateDistanceMap():open表不为空时,取出一个距离最小的s,如果s具有raise状态,那就传播raise。否则如果s是个障碍物,那就传播lower。
raise(s):对于s附近8邻域每个grid n,如果n最近的障碍不是cleared(这里是说location)并且不在raise状态,那么把n放入open表中,并且如果n最近的障碍没有被占据(这里是说location的occupancy),那么先将grid n clear并获得raise状态再放入open表。最后取消s的raise状态。
lower(s):对于s附近8邻域每个grid n,如果n不在raise状态,就计算n与距离s最近的障碍物的距离d,如果d小于之前n与距离n最近障碍物的距离,那么更新 o b s t n = o b s t s obst_n=obst_s obstn=obsts, d i s t n = d dist_n=d distn=d并将n放入open表中。
下面解释伪代码和示意图给出的算法流程:
一句话概括:raise决定删除障碍物时影响grid的范围,lower决定更新后的grid ESDF值。
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