cartographer从入门到精通 cartographer( 二 )

有两种扫描匹配策略：
无论哪种方式，CeresScanMatcher 都可以配置为给每个输入一定的权重。权重是衡量对数据的信任度，可以将其视为静态协方差。重量参数的单位是无量纲的数量，不能在彼此之间进行比较。数据源的权重越大，Cartographer在进行扫描匹配时就会越强调这个数据源。数据来源包括占用空间（扫描点），位姿外推器（或 RealTimeCorrelativeScanMatcher ）的平移和旋转
注意
在3D中，occupied_space_weight_0 和 occupied_space_weight_1 参数分别与高分辨率和低分辨率滤波点云相关。
在 CeresScanMatcher 从得名 Ceres Solver，以谷歌为解决非线性最小二乘问题的库。扫描匹配问题被建模为这样的问题的最小化，其中两个扫描之间的运动（变换矩阵）是要确定的参数。Ceres使用下降算法针对给定的迭代次数优化运动。Ceres可以配置为根据您自己的需要调整收敛速度。
该 RealTimeCorrelativeScanMatcher 可以根据您在传感器的信任进行切换。它的工作原理是在搜索窗口中搜索类似的扫描，搜索窗口由最大距离半径和最大角度半径定义。当使用此窗口中的扫描执行扫描匹配时，可以为平移和旋转组件选择不同的权重。例如，如果您知道机器人不会旋转很多，您可以使用这些权重。
为避免每个子图插入太多扫描，一旦扫描匹配器找到两次扫描之间的运动，它就会通过运动滤波器。如果导致它的运动不够重要，则扫描将被删除。仅当扫描的运动高于特定距离，角度或时间阈值时，才会将扫描插入到当前子图中。
当LocalSLAM已经接收到给定量的范围数据时，认为子图构建完成。LocalSLAM会随着时间漂移，GlobalSLAM用于解决这种漂移问题。子图必须足够小，以使其内部的漂移低于分辨率，以便它们在局部是正确。另一方面，子图应该足够大以使环路闭合能够正常工作。
子图可以将它们的范围数据存储在几个不同的数据结构中：最广泛使用的表示称为概率网格。但是，在2D中，还可以选择使用截断的有符号距离场（TSDF）。
概率网格将空间划分为2D或3D表格，其中每个单元格具有固定大小并包含被障碍物占有的概率。根据“命中”（测量范围数据）和“未命中”（传感器和测量点之间的自由空间）更新Odds 。命中和未命中可以在占用概率计算不同的权重，赋予更多或更少的信任。
在2D中，每个子图仅存储一个概率网格。在3D中，出于扫描匹配性能的原因，使用两个混合概率网格。（术语“混合”仅指内部树状数据表示并被抽象给用户）
扫描匹配首先将低分辨率点云的远点与低分辨率混合网格对齐，然后通过将高分辨率点与高分辨率混合网格对齐来细化位姿。
注意
CartographerROS提供了一个可视化子图的RViz插件。您可以从其编号中选择要查看的子图。在3D中，RViz仅显示3D混合概率网格的2D投影（灰度）。RViz左侧窗格中提供了选项，可在低分辨率和高分辨率混合网格可视化之间切换。
TODO ：记录TSDF配置
当LocalSLAM生成其连续的子图时，全局优化（通常称为“优化问题”或“稀疏位姿调整”）任务在后台运行。它的作用是重新安排彼此之间的子图，以便它们形成一个连贯的全局地图。例如，该优化负责改变当前构建的轨迹以正确地对准关于环闭合的子图。
一旦插入了一定数量的轨迹节点，就会批量运行优化。根据您运行它的频率，您可以调整这些批次的大小。
注意
将 POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes 设置为 0 是禁用全局SLAM并专注于LocalSLAM行为的便捷方法。这通常是调整Cartographer的第一件事。
全局SLAM是一种“GraphSLAM”，它本质上是一种位姿图优化，它通过在节点和子图之间构建约束然后优化得到的约束图来工作。可以直观地将约束视为将所有节点捆绑在一起的小绳索。稀疏位姿调整完全固定这些绳索。生成的网称为“位姿图” 。
注意
约束可以在RViz中可视化，调整全局SLAM非常方便。还可以切换 POSE_GRAPH.constraint_builder.log_matches 以获得格式化为直方图的约束构建器的常规报告。
注意
实际上，全局约束不仅可以在单个轨迹上查找循环闭包。它们还可以对齐由多个机器人记录的不同轨迹，但我们将保留此用法以及与“全局本地化”相关的参数超出本文档的范围。
为了限制约束（和计算）的数量，Cartographer仅考虑构建约束的所有关闭节点的子采样集。这由采样率常数控制。采样太少的节点可能导致错过约束和无效的循环闭包。对太多节点进行采样会降低全局SLAM的速度并阻止实时循环关闭。

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