射线投射传感器#

RaycasterSensor 提供基于射线的距离测量，可用于 LiDAR 仿真、深度相机、接近感知和障碍物检测。

概述#

射线投射传感器：

  • 从传感器坐标系向场景中投射射线。

  • 返回与几何体相交的命中点和距离。

  • 支持可配置的射线模式，例如球面、深度相机和平面网格。

  • 使用 GPU 加速的 BVH 遍历高效计算。

用法#

import genesis as gs

gs.init()
scene = gs.Scene()
robot = scene.add_entity(gs.morphs.URDF(file="robot.urdf"))
scene.add_entity(gs.morphs.Box(pos=(2, 0, 0.5), size=(1.0, 1.0, 1.0)))
sensor_link = robot.get_link("sensor_link")

lidar = scene.add_sensor(
    gs.sensors.Lidar(
        pattern=gs.sensors.SphericalPattern(
            fov=(360.0, 30.0),
            n_points=(1800, 16),
        ),
        entity_idx=robot.idx,
        link_idx_local=sensor_link.idx_local,
        max_range=10.0,
        min_range=0.1,
        return_world_frame=True,
    )
)

scene.build()

for i in range(100):
    scene.step()
    data = lidar.read()
    print(data.distances.min())

配置#

gs.sensors.Lidar(
    pattern=pattern,
    entity_idx=robot.idx,
    link_idx_local=sensor_link.idx_local,
    pos_offset=(0.0, 0.0, 0.0),
    euler_offset=(0.0, 0.0, 0.0),
    min_range=0.1,
    max_range=100.0,
    return_world_frame=True,
    draw_debug=True,
)

射线模式#

SphericalPattern（LiDAR）#

pattern = gs.sensors.SphericalPattern(
    fov=(360.0, 60.0),
    n_points=(128, 32),
)

DepthCameraPattern#

pattern = gs.sensors.DepthCameraPattern(
    res=(640, 480),
    fov_horizontal=87.0,
)

GridPattern#

pattern = gs.sensors.GridPattern(
    resolution=0.1,
    size=(2.0, 2.0),
    direction=(0.0, 0.0, -1.0),
)

输出格式#

Lidar.read() 和 DepthCamera.read() 返回 RaycasterReturnType：

字段

形状

描述

points

([n_envs,] *shape, 3)

命中点坐标

distances

([n_envs,] *shape)

到交点的距离；无命中时为 max_range

DepthCamera 还提供 read_image()，直接返回形状为 ([n_envs,] H, W) 的深度图。

性能#

Raycaster 使用 GPU 加速的 BVH 遍历进行射线-场景相交计算：

  • 随场景复杂度扩展良好。

  • 可高效处理数百到数千条射线。

  • 支持并行环境中的批处理。

API 参考#

另请参阅#