小豆包的学习之旅：占用概率栅格地图和cost-map

合集 - SLAM(55)
1.个人资源索引2.SLAM学习笔记（1）基本概念3.SLAM学习笔记（2）SLAM算法4.[ROS]2 尝试编译OrbSLAM5.[ROS]1 小乌龟6.SLAM最近的工作7.SLAM学习笔记（3）相关概念8.[SLAM]2D激光线特征提取9.[SLAM] GMapping SLAM源码阅读（草稿）10.[QGLViewer]First Demo11.SLAM数据集12.[SLAM]2D激光扫描匹配方法13.[g2o]一个备忘14.[ROS] slam_gmapping15.[ROS]3 Linux编程练习16.Linux学习和ROS安装（1）17.小豆包的学习之旅：机器人定位18.小豆包的学习之旅：传感器观测模型19.Kinect2.0相机标定20.小豆包的学习之旅：里程计运动模型21.小豆包的学习之旅：入门篇22.Kinect2.0点云数据获取23.[硬件]Robot运动控制24.[硬件]Urg_viewer数据读取25.[硬件]三维点云数据获取26.Kinect2.0获取数据27.ndt histogram_direction28.rplidar & hector slam without odometry29.rplidar测试30.[原创]NDT方法在SLAM中的应用31.[SLAM]Karto SLAM算法学习（草稿）32.ROS学习备忘33.[ROS]激光驱动安装34.OrbSLAM2采集点云数据35.Cartographer源码阅读(8)：imu_tracker36.[硬件]点云数据采集237.Cartographer源码阅读(9)：图优化的前端——闭环检测38.Cartographer源码阅读(7)：轨迹推算和位姿推算的原理39.Ethzasl MSF源码阅读(3)：MSF_Core和PoseMeasurement40.Ethzasl MSF源码阅读(2)：百川汇海41.Ethzasl MSF源码阅读(1)：程序入口和主题订阅42.Cartographer源码阅读(6)：LocalTrajectoryBuilder和PoseExtrapolator43.Cartographer源码阅读(5)：PoseGraph位姿图44.Cartographer源码阅读(4)：Node和MapBuilder对象245.Cartographer源码阅读(3)：程序逻辑结构46.Cartographer源码阅读(2)：Node和MapBuilder对象47.Cartographer源码阅读(1)：程序入口48.实时Cartographer测试(1) - rplidar49.Cartographer安装50.ROS安装（2）51.[ROS]一些传感器数据读取融合问题的思考
52.小豆包的学习之旅：占用概率栅格地图和cost-map
53.小豆包的学习之旅：开发记录54.[概述]移动机器人自主探索55.MRPT编译
收起

　　接下来将制图和定位问题分别进行介绍。这两个问题可以视为SLAM过程中两个相互联系的子问题，但是也可以视为两个单独的问题。虽然说SLAM问题是鸡和蛋的问题，但是在实际处理过程中总是有先后的。为了简化问题，首先将两者视为单独的问题进行分析，在处理这两个独立的问题的时候需要设定一些约束。

　　描述机器人制图Mapping（占用概率栅格地图和cost-map）的时候做如下假设：机器人的位姿已知。这样制图问题就变成了单纯地图更新的过程。

　　描述机器人定位问题的时候假设：环境地图Map已知。定位问题将在下一节进行介绍。

　　地图可以分为如下几种类型：

  • 　　度量地图Metric Map
  • 　　拓扑地图
  • 　　语义地图

占用概率栅格地图

　　占用概率栅格地图是一种栅格地图，栅格中的值通常为概率值。

cost-map

　　代价地图主要用于路径规划，用于描述环境中的障碍物和自由空间。通常也用栅格地图表示，常见的整体代价地图和分层代价地图。

 

参考文献：

1. 占据栅格地图（Occupancy Grid Map）https://zhuanlan.zhihu.com/p/21738718

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