视觉life（第3期）cartographer从入门到精通: 原理深剖+源码逐行详解

 Cartographer理论概述

Cartographer主要理论是通过闭环检测来消除构图过程中产生的累积误差[1]。用于闭环检测的基本单元是submap。一个submap是由一定数量的laser scan构成。将一个laser scan插入其对应的submap时，会基于submap已有的laser scan及其它传感器数据估计其在该submap中的最佳位置。submap的创建在短时间内的误差累积被认为是足够小的。然而随着时间推移，越来越多的submap被创建后，submap间的误差累积则会越来越大。因此需要通过闭环检测适当的优化这些submap的位姿进而消除这些累积误差，这就将问题转化成一个位姿优化问题。当一个submap的构建完成时，也就是不会再有新的laser scan插入到该submap时，该submap就会加入到闭环检测中。闭环检测会考虑所有的已完成创建的submap。当一个新的laser scan加入到地图中时，如果该laser scan的估计位姿与地图中某个submap的某个laser scan的位姿比较接近的话，那么通过某种 scan match策略就会找到该闭环。Cartographer中的scan match策略通过在新加入地图的laser scan的估计位姿附近取一个窗口，进而在该窗口内寻找该laser scan的一个可能的匹配，如果找到了一个足够好的匹配，则会将该匹配的闭环约束加入到位姿优化问题中。Cartographer的重点内容就是融合多传感器数据的局部submap创建以及用于闭环检测的scan match策略的实现。

cartographer代码结构

common：定义了基本数据结构以及一些工具的使用接口。

sensor：定义了雷达数据及点云等相关的数据结构。

transform：定义了位姿的数据结构及其相关的转换。

kalman_filter: 主要通过kalman滤波器完成对IMU、里程计及基于雷达数据的估计位姿的融合，进而估计新进的laser scan的位姿。

mapping：定义了上层应用的调用接口以及局部submap构建和基于闭环检测的位姿优化等的接口。

mapping_2d和mapping_3d：对mapping接口的不同实现。