RTABMAP的局部地图详解

RTAB-Map（Real-Time Appearance-Based Mapping）是一个开源的SLAM系统，用于在机器人上创建环境的3D地图。它可以在实时运行中建立稠密的局部地图和稀疏的全局地图，同时实现回环检测、图像匹配等功能。

RTAB-Map的局部地图是指机器人在运动过程中，通过传感器（如摄像头、激光雷达等）获取到的当前场景信息。这些信息可以是2D或3D的，可以通过机器人的运动来更新地图。RTAB-Map将这些信息保存在局部地图中，并使用它们来进行定位和导航。

RTAB-Map的局部地图包含以下几个方面的信息：

1. 特征点（Feature Points）：RTAB-Map使用特征点来描述场景中的关键特征，如角点、边缘等。它可以使用不同的算法来提取和匹配特征点，如ORB、SURF、SIFT等。

2. 位姿（Pose）：RTAB-Map使用机器人的位姿来描述机器人在局部地图中的位置和姿态。位姿可以是2D或3D的，可以使用机器人的IMU、里程计等传感器来估计。

3. 点云（Point Cloud）：RTAB-Map使用点云来描述场景中的三维信息，如物体的形状、大小、位置等。它可以使用激光雷达、深度摄像头等传感器来获取。

4. 连接（Connection）：RTAB-Map使用连接来描述局部地图之间的关系，如回环检测、前后帧的关系等。它可以使用不同的算法来计算连接关系，如基于特征点匹配的方法、基于位姿相似度的方法等。

RTAB-Map的局部地图是实时更新的，随着机器人的运动和传感器的获取，它会不断地更新和优化。这使得机器人可以在实时运行中感知周围环境，同时实现自主导航和定位。