三维SLAM路径规划——MATLAB实现_三维路径规划

三维SLAM路径规划——MATLAB实现

在机器人视觉和导航领域中，SLAM是一个非常重要的问题。SLAM的全称为"Simultaneous Localization and Mapping"，即同时定位和地图构建。而在SLAM中，路径规划则是其中至关重要的一步。

在本文中，我们将通过MATLAB实现三维SLAM路径规划算法。具体来说，我们将使用无人机实时采集到的3D激光雷达数据，生成其在三维空间中的轨迹，并且规划出无人机的运动路径，以便完成空间探测和巡航等任务。

首先，我们需要准备相关的数据。这里我们使用了北大清华园区的部分场景作为测试数据。数据集包含多个激光雷达点云数据和GPS坐标文件。我们将利用这些数据，生成机器人在该场景中的移动轨迹。

接着，我们需要进行数据预处理。这一步骤包括点云配准、地面提取和特征提取等。在这里我们使用了ICP算法进行点云配准、RANSAC算法进行地面提取、Harris角点检测算法进行特征提取。

代码如下：

% 读取点云数据
points = pcread("data/PointCloud_1.ply");

% 配准点云
[tform, points] = pcregistericp(points);

% 提取地面
[model,inlierIndices,outlierIndices] = pcfitplane(points,0.2,"MaxNumTrials",200,"Confidence",99);

% 根据地面提取非地面点云
non_ground_indices = outlierIndices;
non_ground_points = select(points,non_ground_indices);

% 特征提取
feature_points = detectHarrisFeatures(non_ground_points.
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