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二维占据栅格地图(栅格地图)广泛应用于移动机器人导航领域中，比如路径规划、实时避障。
栅格地图的绘制通常有两种方式，一种是通话雷达扫描，另一种是通过相机获取场景三维点云，然后再绘制栅格地图．
本篇博客讲述的是一种基于深度相机的建图方法.深度相机可以输出相机的原图和深度信息，即可以实时的获取场景的三维点云．
我们只利用深度信息就可以建立局部栅格地图．建立地图的步骤如下：
图1 局部栅格地图绘制流程
下面通过对一个场景建立局部地图的过程，解释每一步骤并给出结果：
下图为我们要创建的栅格地图场景，这个例子中，我们获取以地面为起点，0-0.8米的点云来画栅格地图。
图2 本例中画取栅格地图的场景
第一步：初始化局部地图
首先，初始化局部地图需要设定地图尺寸，栅格大小（每一栅格所代表的实际距离）；
其次，先把整个图像设置成黑色，代表未知区域，按距离从近到远扫描，如图3，扫描到的区域置灰，代表相机能看到的范围。
图 3 初始化局部地图的过程
最后，扫描完成，初始化的地图如图4所示
图4 初始化后的局部地图
第二步 ：获取一定高度范围内的三维点
对于移动机器人而言，只有一定高度范围内的障碍才对其构成威胁，所以在建图时，我们只考虑这个范围内的三维点。
第三步：投影形成二维离散障碍图
获取离散的障碍栅格图是为了方便下一步的扫描，分为两个小步骤：
1 投影统计，统之前我们在一定高度范围内提取的点云在初始化地图上的投影。图5中红色部分代表空间中离散三维点往二维栅格的投影．
本文用像素点值来统计每个栅格被障碍投影的次数。请注意，图5中红色三维点的投影超过我们初始化的栅格地图的原因是，我们在初始化地图时，
人为的控制地图最远距离maxZ，即我们只画距离相机在maxZ之内的障碍，但实际中，肯定有超过这个范围的点云，除非把maxZ设的很大。
因此，就造成图5中超出范围的现象。
图5 障碍投影统计图
2 用阈值判别每个栅格是否是障碍
在1中，我们像素点值来统计每个栅格被障碍投影的次数，当次数大于某个阈值时，就认为对应栅格被障碍占据。
表现在图５中，就是，红色越亮，就越可能是障碍。经过此步，就形成了离散的障碍占据图，如图6，绿色代表被障碍占据的栅格。
图 6 离散的障碍占据图
第四步：从相机中心扫描放射扫描，形成局部栅格地图
这一步是扫描形成栅格图，核心在于扫描。由于上一步我们获取的是离散的栅格障碍图，而且栅格地图最终的样子应该是是以相机为中心，
放射扫描第一次遇到障碍以后的位置都是不确定的。因此，本步骤就是以相机光心为起点，放射扫描所有角度，
每一次扫描，都把光心和第一次遇到障碍之间的栅格画成白色，代表可通行区域，另外，遇到障碍就开始下一步的扫描，这样第一次遇到的障碍身后的区域都是灰色。
图8 和 图9是从左至右扫描时的两个时刻。
注：我用的扫描是方法是
图７ 扫描方法
图8 扫描过程图1
图9 扫描过程图2
图10 是扫描形成的障碍占据栅格地图。