cartographer 子图内的约束

在Cartographer中，子图内的约束是通过计算节点之间的相对位姿来建立的。具体来说，子图内的约束由以下步骤形成：

1. 首先，计算每个节点相对于其父节点的位姿变换。这个变换可以通过节点在局部坐标系下的位姿lTn（l为父节点，n为子节点）和父节点在全局坐标系下的位姿sTl（s为全局坐标系）的矩阵乘积得到，即sTn = sTl * lTn。

2. 接下来，将节点加入到优化器中，这个优化器是一个用于构建优化问题的模块。在优化器中，节点的位姿和约束将被优化以最小化误差。

3. 然后，将节点加入到子图的存储中。子图是一个用于存储节点和约束信息的数据结构，它可以方便地进行回环检测和优化。

4. 最后，计算节点和子图之间的约束。这些约束描述了节点之间的相对位姿关系，并记录在后端的数据中。

总结来说，Cartographer中的子图内约束是通过计算节点之间的相对位姿，并将其加入到优化器和子图存储中来建立的。

相关问题

cartographer的重要参数说明

Cartographer是一个复杂的SLAM系统，有很多参数需要进行设置和调整，下面是一些重要的参数及其说明：

1. `num_accumulated_range_data`：在进行姿态估计时，需要累积多少个激光雷达扫描数据来形成一个点云。

2. `submap_size`：子图的大小，决定了子图的分辨率和内存占用大小。

3. `num_range_data`：在进行位姿图优化时，处理多少个激光雷达扫描数据。

4. `scan_matcher`：激光雷达扫描匹配器，决定了匹配算法的类型和参数等。

5. `motion_filter`：运动滤波器，用于过滤掉低速或静止的位姿，以避免对位姿图优化的影响。

6. `loop_closure_finder`：回环检测器，用于检测回环，并添加约束条件到位姿图中。

7. `pose_graph_optimizer`：位姿图优化器，用于优化位姿图，得到更准确的位姿估计结果。

8. `trajectory_builder`：轨迹建立器，用于将激光雷达扫描数据转换成位姿图。

9. `submap_3d`：三维子图，用于处理三维激光雷达数据。

10. `trajectory_remapping`：轨迹重映射，用于处理多个轨迹之间的关系，例如合并轨迹等。

在使用Cartographer时，需要根据具体情况进行参数设置和调整，以满足实际需求。一般来说，参数的设置和调整需要结合实际场景和硬件条件等因素进行考虑。