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前言
一、地图层的定义
- （1）地图的泛型内容
二、地图的图层划分【核心】
- 1.高精度点云图层 --提供地图、感知、定位数据
- - （1）特征点云地图
  - （2）三维重建
  - .......
- 2.语义图层：包含矢量化、语义化等的电子导航地图，提供给规划模块使用
- - （1）矢量地图
  - （2）语义地图
  - ......
- 3.其他形式的地图：通过地图转换，给规划模块提供代价地图等API支持
- - （1）障碍物占据图层
  - - （1）二维占据栅格地图
    - （2）三维占据栅格地图
    - （3）三维八叉树地图
    - （4）体素哈希地图【voxel hashing】
  - （2）costmap代价图层
  - （3）ESDF Map【Euclidean Signed Distance Functions】（欧氏距离场地图）
  - （4）TSDF Map【截断有符号距离函数地图】
  - （5）Voronoi Diagram Map【韦诺数字地图】
  - （6）Free-space Roadmap【自由空间的概率路线图】
  - （7）高程图【我少用】
- 4.可视化图层：包含一系列中间结果的可视化，供工作人员测试审查地图！
参考资料

前言

认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！

本文先对地图的理解及地图的类型介绍做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章

提示：以下是本篇文章正文内容

一、地图层的定义

地图把真实世界的环境信息处理成高精度、数字化、语义化，同时可以被定位的一系列图层，【防盗标记–盒子君hzj】地图层主要分为定位图层、语义图层、可视化图层

（1）地图的泛型内容

（1）地图的数据结构（data structure）
（2）地图的融合方法（fusion method）.
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二、地图的图层划分【核心】

1.高精度点云图层 --提供地图、感知、定位数据

（1）特征点云地图

特点:地图数据是一个无序的，没有办法直接进行索引查询，必须用PCL库进行处理

拼接点云，最后构成地图。这种做法很简单，【防盗标记–盒子君hzj】但点云地图通常规模很大，所以一个pcd文件也会很大。点云地图提供了很多不必要的细节，在位姿存在误差时，会导致地图出现明显的重叠，光有点是不能够用于导航的

生成地图的工具:http://pointclouds.org/
高精度地图概览:https://blog.csdn.net/Travis_X/article/details/104617352

建立稠密点云图可以说和SLAM方向很相向了，【防盗标记–盒子君hzj】具体看我简单论述的slam，包括二维激光slam、三维激光slam、视觉slam、三维重建

转战一下~

（2）三维重建

用于基于RGBD的3D视觉图像重建
https://www.robots.ox.ac.uk/~victor/infinitam/

…

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2.语义图层：包含矢量化、语义化等的电子导航地图，提供给规划模块使用

（1）矢量地图

一般就是矢量地图–提供人工的绘制的车道，交通标志等信息
autoware的开源项目就是用这个

【防盗标记–盒子君hzj】建立矢量地图的方法我写在其他博客转战一下！

（2）语义地图

加了标签的地图，用于表达道路大致信息，百度高德地图，是深度学习和SLAM融合的未来

…

3.其他形式的地图：通过地图转换，给规划模块提供代价地图等API支持

（1）障碍物占据图层

–提供给hybrid A*做路径探索【提供障碍物查找，进而建立搜索节点图】（二维像素地图、二维栅格地图、三维八叉树地图、三维体素地图）

（1）二维占据栅格地图

（用数组结构的方法进行地图障碍物数据存储）

特点：非常稠密（消耗大量内存）、结构化、可以直接进行索引查询（O(1)）
生成地图的工具：https://github.com/ANYbotics/grid_map
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（2）三维占据栅格地图

（用数组结构的方法进行地图障碍物数据存储）

个人觉得很少用，占内存太大了

（3）三维八叉树地图

（用树状结构的方法进行地图障碍物数据存储）

（1）为什么使用八叉树地图
点云地图通常规模很大，对应的pcd文件也会很大，并且其中存在许多不必要的细节，比如说地毯的褶皱、阴暗处的影子，这些都会在地图中占用空间，【防盗标记–盒子君hzj】由于空间被占用为了在有限的内存中使用而不得不降低分辨率，从而导致地图的质量下降

三维占据栅格地图的改进（可以设置分辨率），离散的（省内存）、结构化的、不可以直接进行索引查询，要用搜索树的方法索引查询

点云地图不能直接用于导航，而八叉树地图可以用于导航
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（2）八叉树地图的定义
可以将三维空间建模分割成许多的小方块，如果将每个小方块的每个面切成两片，那么这个小方块就会变成同样大小的八个小方块．将该步骤不断重复，直到最后的方块大小达到建模的最高精度．在该过程中，将＂从一个节点展开成八个子节点＂，那么，整个空间从最大空间细分到最小空间的过程，就是一棵八叉树
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（3）八叉树表示地图的原理
八叉树实际的数据结构就是一个树根不断地往下扩，每次分成八个枝，直到叶子为止。叶子节点代表了分辨率最高的情况。例如分辨率设成0.01m，【防盗标记–盒子君hzj】那么每个叶子就是一个1cm见方的小方块了

在八叉树中，节点存储它是否被占据的信息，当某个方块的所有子节点都被占据或不被占据时，就没必要展开这个节点．每个小方块都有一个数描述它是否被占据。在最简单的情况下，可以用0－1两个数表示（太简单了所以没什么用）。通常还是用0～1之间的浮点数表示它被占据的概率。0.5表示未确定，越大则表示被占据的可能性越高，反之亦然。由于它是八叉树，那么一个节点的八个孩子都有一定的概率被占据或不被占据了．

在八叉树中，我们用概率来表达一个叶子是否被占据。为什么不直接用0－1表达呢？因为在对环境的观测过程中，由于噪声的存在，某个方块有时可能被观测到是“占据”的，过了一会儿，在另一些方块中又是“不占据”的。有时“占据”的时候多，有时“不占据”的时候多。这一方面可能是由于环境本身有动态特征（例如桌子被挪走了），另一方面（多数时候）可能是由于噪声

将三维空间建模分割成许多的小方块，如果将每个小方块的每个面切成两片，那么这个小方块就会变成同样大小的八个小方块。将该步骤不断重复，【防盗标记–盒子君hzj】直到最后的方块大小达到建模的最高精度。在该过程中，将＂从一个节点展开成八个子节点＂，那么，整个空间从最大空间细分到最小空间的过程，就是一棵八叉树
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（4）构建八叉树地图
深蓝学院运动规划之Octomap讲解视频:
https://www.bilibili.com/video/BV1cQ4y1P7Xh?from=search&seid=5989513482820660839

开源工具
http://wiki.ros.org/octomap_server

生成地图的工具
https://octomap.github.io/
https://github.com/OctoMap/octomap
http://wiki.ros.org/octomap
https://blog.csdn.net/LOVE1055259415/article/details/79911653
https://www.bilibili.com/video/BV17w411R7Ca?spm_id_from=333.999.0.0
https://blog.csdn.net/Travis_X/article/details/89305574

例程1：转换pcd到octomap
https://github.com/gaoxiang12/octomap_tutor

例程2：加入色彩信息
octomap提供了ColorOcTree类，能够帮你存储颜色信息

例程3：更好的拼接与转换
拼接很多帧的octomap
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（4）体素哈希地图【voxel hashing】

（用哈希表的方法进行地图障碍物数据存储）

（1）特点:非常离散（超级省内存）、结构化、不可以直接进行索引查询，要用哈希表的方法索引查询

（2）生成地图的工具:
https://github.com/niessner/VoxelHashing

（3）参考连接
https://github.com/niessner/VoxelHashing
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（2）costmap代价图层

提供0~255的优化代价

参考ROS的navigation功能包，【防盗标记–盒子君hzj】请转战我另外一个博客

（3）ESDF Map【Euclidean Signed Distance Functions】（欧氏距离场地图）

（1）ESDF地图的作用
使用ESDF的梯度下降的方法做轨迹优化是使得算法复杂程度，时间和空间复杂度下降的一种手段

（2）欧式距离场的距离和梯度
欧式距离场的梯度含义是障碍物指向该栅格的方向，距离的含义是障碍物到栅格的距离，有了长度和方向就可以把ESDF看成一个人工势场了【防盗标记–盒子君hzj】
欧式距离场图层 --提供给路径规划优化
梯度方向图层 --提供给路径规划优化

（3）欧式距离场和曼哈顿距离场的几何表示
欧式距离场一个是两点间的距离和方向，曼哈顿距离场是网格地图纵横的折线最小距离和方向

（4）构建构建欧氏距离场地图
https://blog.csdn.net/Travis_X/article/details/115506278
【VoxBlox全局地图】
https://github.com/ethz-asl/voxblox
【FIESTA局部地图】
https://github.com/HKUST-Aerial Robotics/FIESTA
【TRR’s Local Map】
https://github.com/HKUST-Aerial Robotics/Teach-Repeat-Replan
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（4）TSDF Map【截断有符号距离函数地图】

（截断距离场函数地图）

对应开源工程OpenChisel
https://github.com/personalrobotics/OpenChisel
.
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（5）Voronoi Diagram Map【韦诺数字地图】

（1）特点
适合超大规模的路径规划

（2）对应开源工程
https://github.com/ethz-asl/mav_voxblox_planning
.
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（6）Free-space Roadmap【自由空间的概率路线图】

随机采样的概率路线图，【防盗标记–盒子君hzj】用凸多面体来表示路径点，再进行连接

开源工具
https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Teach-Repeat-Replan

对应开源工程
https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Teach-Repeat-Replan

（7）高程图【我少用】

那条什么机器狗的github有用过好像

4.可视化图层：包含一系列中间结果的可视化，供工作人员测试审查地图！

一般就是可视化组件支持实现

参考资料

https://blog.csdn.net/Travis_X/article/details/114241945

(1）地图的理解及地图的类型介绍相关推荐

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