移动机器人仿真：基于Webots软件的分析 课件3-4-平面栅格地图创建方法_第1页
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文档简介

平面栅格地图实现方法本课件中所有图、表均摘自宾夕法尼亚大学开放课程“Robotics:EstimationandLearning”。感谢该开放课程的所有讲师和作者。我们希望在贝叶斯框架下根据传感器数据更新每个栅格的占据概率，但是，直接跟踪概率是困难的，介绍新的表示方法。如果有一个某件事发生的概率，记做p(X)赢率(odd)可以被记为一个比例，这个比例是这件事发生的概率与它不发生的概率之比:利用栅格被占据的赢率表示为图上所示的后验概率形式：log

odd+(后验)=log

odd

meas(似然)+log

odd−(先验)当在使用这个更新法则时需要记住俩件事1.只更新被观察到的栅格2.更新后的值将变成先验信息当你在后续点获取了新的测量时，整个过程是递归发生的。那么如何更新赢率（odd）呢？在一个被初始化为全0对数赢率的占据栅格地图中，意味着这种初始化等价于网格被占据和开放的概率是一样的，怎样利用测距仪数据建立栅格地图呢？坐标变换给定的栅格地图是具有一定分辨率的方格地图，如何从连续的地图（即没有栅格）的位置转换到栅格地图上的位置，对于他们中的点，使用Bresenham画线算法。在实际情况下，距离传感器将往不同方向发射多条射线，其中，α代表每条射线基于机器人x轴的方向。Bresenham算法Bresenham算法核心思想：

假设：k=dy/dx。因为直线的起始点在象素中心，所以误差项d的初值d0＝0。

X下标每增加1，d的值相应递增直线的斜率值k，即d＝d＋k。一旦d≥1，就把它减去1，这样保证d在0、1之间。

当d≥0.5时，最接近于当前象素的右上方象素（x+1,y+1）

而当d<0.5时，更接近于右方象素(x+1,y）为方便计算，令e＝d-0.5，

e的初值为-0.5，增量为k。

当e≥0时，取当前象素（xi，yi）

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