LeGO-LOAM中mapOptmization.cpp

mapOptimization.cpp 是 LeGO-LOAM 系统中的一个模块，用于对地图进行优化。具体来说，它实现了一个基于 scan-to-map 的非线性优化算法，优化的目标是最小化每个激光帧与地图之间的误差。

该模块的主要功能包括：

1. 将当前帧与地图中的关键帧进行匹配，得到初始位姿估计；
2. 采用 Ceres Solver 对当前帧的位姿和地图点的位置进行优化，以最小化误差；
3. 更新地图中的关键帧和点云。

该模块在 LeGO-LOAM 系统中扮演着非常重要的角色，通过对地图的优化，可以提高系统的精度和鲁棒性。

相关问题

LeGO-LOAM中地图配准的代码

LeGO-LOAM中的地图配准主要是通过ICP算法实现的。下面是配准的代码：

void mapOptimization::scan2MapOptimization(){

    ...
    
    // Step 1: Transform current scan to global map
    PointCloudT::Ptr transformed_scan_ptr (new PointCloudT());
    pcl::transformPointCloud(*laserCloudCornerLast, *transformed_scan_ptr, laserOdometry);

    // Step 2: Add current scan to global map
    *laserCloudCornerFromMap += *transformed_scan_ptr;
    laserCloudCornerFromMapDS->clear();
    downSizeFilterCorner.setInputCloud(laserCloudCornerFromMap);
    downSizeFilterCorner.filter(*laserCloudCornerFromMapDS);

    // Step 3: Apply ICP algorithm to align current scan with global map
    pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp;
    icp.setInputSource(transformed_scan_ptr);
    icp.setInputTarget(laserCloudCornerFromMapDS);
    icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.5);
    icp.setMaximumIterations(50);
    icp.setTransformationEpsilon(1e-8);
    icp.align(*transformed_scan_ptr);

    // Step 4: Transform current scan back to its local frame
    if (icp.hasConverged()) {
        laserOdometry = icp.getFinalTransformation().inverse() * laserOdometry;
        pcl::transformPointCloud(*transformed_scan_ptr, *laserCloudCornerLast, laserOdometry);
    }
    
    ...
    
}

在这个函数中，我们首先将当前的点云数据通过位姿转换，转换到全局地图的坐标系下。然后将当前点云添加到全局地图中。接着，我们使用ICP算法，将当前点云与全局地图进行匹配，得到它们之间的变换关系。最后，我们将当前点云通过变换关系转换回到它的本地坐标系下。

需要注意的是，在LeGO-LOAM中，我们是将当前点云的角点部分与全局地图的角点部分进行匹配，因为角点更具有特征性。另外，我们使用了一个体素滤波器对全局地图进行了下采样，这样可以加快匹配速度，同时也可以去除一些不必要的噪声点。

怎么在Lego-LOAM中加入回环检测算法

在Lego-LOAM中加入回环检测算法需要进行以下几个步骤：

1. 选择一个回环检测算法，比如基于激光点云的ICP算法、基于视觉的SLAM算法等。

2. 在Lego-LOAM的代码中添加回环检测模块。可以在Lego-LOAM的主函数中添加回环检测模块，并在回环检测模块中调用所选择的算法进行回环检测操作。

3. 设计回环检测的触发条件。回环检测需要一定的触发条件，比如车辆行驶的轨迹、激光点云的分布等。可以根据实际应用场景进行设计。

4. 通过回环检测修正地图。当检测到回环时，需要对地图进行修正，以提高地图的精度和鲁棒性。

需要注意的是，在加入回环检测算法时，需要考虑算法的计算复杂度、数据存储等问题，以保证算法的实时性和效率。