Cartographer算法概述

一、基本概念

Cartographer算法是来自于Google开源的SLAM算法，全称为“Fast and Robust Global Localization, Mapping, and Sensor Calibration for Autonomous Vehicles Using Off-the-Shelf Hardware, Open-Source Software, and Embedded Systems”。

该算法可以实现离线地图构建以及实时定位，同时可以处理复杂环境下的噪声和误差，具有较高的精度和稳定性。

Cartographer算法是由谷歌地图团队(Google Maps Team)开发的，于2016年开源，提供了一个全面的SLAM解决方案。

二、核心理念

Cartographer算法的核心理念是基于激光雷达的数据处理，以及基于位姿图的图优化方法，以构建二维或三维地图。

数据处理方面，Cartographer算法不仅采用了常规的点云预处理和滤波方法，比如图像配准、匹配和常规的SLAM技术等，同时也采用了计算机视觉技术，比如ORB、SIFT等稳定的特征提取算法。

图优化方面，Cartographer算法采用了经典的图优化算法，比如普通最小二乘法、非线性方程最小化等，以及一些增量式的、分布式的、位姿估计总波等等，以提高图像准确度和计算效率。

三、主要特点

Cartographer算法在实现上有以下几个特点:

1、全面: Cartographer算法是一个完整的SLAM解决方案，可以同时处理离线地图构建和实时定位任务，以及噪声和误差的处理。

2、灵活: Cartographer算法提供了大量的配置选项，可以搭配需要和目标场景选择不同的算法和参数，以实现最优效果。

3、高效: Cartographer算法的核心部分都采用了高效的C++编写，具有较高的计算能力和稳定性。

四、代码示例

#include "cartographer/mapping_2d/submaps.h"
#include "cartographer/sensor/laser.h"

using namespace cartographer;
using namespace cartographer::sensor;
using namespace cartographer::mapping_2d;

int main()
{
  //创建激光雷达传感器和坐标变换
  const auto sensor_id = "Laser";
  const std::unique_ptr sensor =
      absl::make_unique
   (sensor_id, /*num_laser_returns=*/3,
                                          /*range_finder_pose=*/Rigid3d::Identity(),
                                          /*proto=*/nullptr);
  const Eigen::Vector2f origin = Eigen::Vector2f::Zero();

  //创建二维地图
  Grid2D submap(/*origin=*/origin, 1.f, CellLimits(40, 40));
  EXPECT_EQ(40, submap.limits().num_x_cells);
  EXPECT_EQ(40, submap.limits().num_y_cells);
  EXPECT_NEAR(1.f, submap.limits().resolution(), 1e-6);

  //通过激光雷达扫描更新地图
  const sensor::PointCloud point_cloud = {{0.f, 0.f, 0.f}, {5.1f, 0.f, 0.f}};
  submap.InsertPointCloud(sensor->orientation().rotation() * point_cloud, sensor->ray_cast_returns());

  //保存地图
  auto proto = submap.ToProto();

  return 0;
}

   
  

五、总结

Cartographer算法是一个面向复杂场景下的高精度SLAM解决方案，以激光雷达数据为核心，采用先进的图像处理和优化技术，以及灵活的参数配置选项。该算法的开源是推动自动驾驶领域发展和创新的重要一步，同时也为其他机器人和智能设备的位置估计及环境感知提供了有力支持和启示。