Elevation Map
- 又稱: height map, 2.5D map, digital elevation model
- 類別: Sensing › 3D maps & reconstruction
- 標籤: mapping, terrain, legged-locomotion, 3d-perception, navigation
地形的 2.5D 網格地圖，為每個水平格子儲存一個高度值，通常還帶有不確定性；是足式機器人與越野機器人規劃的標準輸入。
定義
高程地圖（Elevation map）是覆蓋地平面的網格，其中每個格子儲存該位置地形表面的高度。由於每個格子只儲存一個高度，它常被稱為 2.5D 表示法：比平面的佔據網格資訊更豐富，又比完整的 3D 體素地圖便宜得多。格子通常也帶有變異數或信賴度，許多系統還會加上由高度計算出的其他圖層，例如表面法向量、坡度、粗糙度或可通行性。
建立高程地圖意味著隨時間融合測距資料。每張深度影像或光達（LiDAR）掃描都會利用機器人的位姿轉換到地圖座標系中，點被分配到各個格子，每筆新的高度量測則與儲存的估計合併，通常使用依感測器雜訊加權的卡爾曼濾波式更新。位姿估計的誤差會讓地圖模糊，因此里程計漂移會直接限制地圖品質。以機器人為中心的高程地圖建置由蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）為 ANYmal 等足式機器人開發，它讓地圖附著在機器人上，並在機器人遠離觀測到這些格子的位置時增加其不確定性，因此即使全域位置漂移，腳附近的地形仍能保持一致。GPU 實作讓地圖能以攝影機的影格率更新。
單一高度的假設也是它的主要限制。懸垂結構、桌子、隧道與多樓層結構都無法表示，而台階或岩石後方被遮住的區域仍是未知，除非以內插或學習式修補加以填補。多層表面地圖與完整的 3D 地圖能以額外成本處理這些情況。在足式移動中，高程地圖為落腳點規劃器提供輸入，提供每隻腳周圍的高度取樣作為學習式策略的輸入，並支援路徑規劃所需的可通行性估計。
為何重要
足式機器人與越野車輛不只需要知道障礙物在哪裡，還需要知道地面在哪裡。高程地圖以精簡的形式提供這些資訊，規劃器與學習式策略都能快速查詢，它已成為感知與地形感知移動之間的常用介面。
主要應用
- 四足機器人與人形機器人在樓梯與崎嶇地面上的感知式移動
- 落腳點規劃與台階邊緣迴避
- 越野車輛與行星探測車的可通行性分析
- 學習式移動策略的高度掃描輸入
- 農業與營建機器人的地形建圖
實際應用
在一台爬樓梯的四足機器人上，機身上的深度攝影機每秒產生數次點雲。每個點雲利用視覺慣性里程計或腿部里程計的位姿，轉換到以機器人為中心的地圖座標系，並融合進格子邊長幾公分的網格中。控制器以特定圖樣在每隻腳周圍取樣高度，連同本體感知一起輸入移動策略，或把地圖交給落腳點規劃器，由它剔除靠近台階邊緣的格子。工程師會留意各種假影，例如機器人自己的腿進入攝影機視野造成的尖峰，並在地圖送到控制器之前把它們濾除。
常見誤解
- 高程地圖是完整的 3D 地圖 — 它每個格子只儲存一個高度，無法表示懸垂結構、桌子或多個樓層
- 沒有資料的格子就是平地 — 未觀測的格子通常位於障礙物後方，它們是未知的，應謹慎處理或明確填補
- 地圖品質只取決於深度感測器 — 位姿誤差會把高度抹到其他格子上，因此里程計的品質與感測器同樣重要
誰需要了解
- 從事感知式控制的足式移動工程師
- 野外與越野機器人開發人員
- 建圖與感知工程師
- 行星機器人與農業機器人研究人員
相關技術
- Grid Map 函式庫（Grid Map Library）
- 以機器人為中心的高程地圖建置（Robot-Centric Elevation Mapping）
- 視覺慣性里程計（Visual-Inertial Odometry）
- OctoMap
- 多層表面地圖（Multi-Level Surface Maps）
相關術語
相關專案
- LingBot-Map: Streaming 3D reconstruction from one camera: pose and depth for every frame, live
- Cartographer: Google's real-time 2D and 3D SLAM system for multi-platform robotics
- OpenDroneMap: Open-source photogrammetry toolkit that turns drone images into maps and 3D models
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