cartographer源码解析

Cartographer 是一款 Google 开源的用于实时构建 2D 和 3D 室内地图的工具，主要用于在机器人等移动设备上进行定位和建图任务。本文将对 Cartographer 的源代码进行分析解读，以帮助读者更好地理解该工具的实现原理。

1. 源码结构

Cartographer 的源码分为多个部分，包括：

- cartographer：主要代码库，包含地图构建、局部地图匹配、位姿估计等核心功能。
- cartographer_ros：ROS wrapper，将 cartographer 代码库与 ROS 框架进行了整合，提供了 ROS 接口。
- cartographer_rviz：RViz 插件，用于可视化展示地图、轨迹等信息。
- cartographer_android：Android 版本，用于在 Android 系统上运行 Cartographer。

2. 核心算法

Cartographer 采用了多种算法来实现室内地图的构建和定位，其中比较重要的算法包括：

- 位姿图优化（Pose Graph Optimization）：通过对传感器数据进行多次优化，得到机器人在运动过程中的位置和方向信息。
- 实时建图（Real-Time Mapping）：使用激光雷达等传感器，实时获取机器人周围环境的信息，构建室内地图。
- 局部地图匹配（Local Submap Matching）：将当前传感器数据与已构建的局部地图进行匹配，从而得到更准确的位置信息。
- 点云滤波（Point Cloud Filtering）：将激光雷达获取的点云数据进行滤波处理，去除噪声和无效数据。

3. 关键函数解析

以下是 Cartographer 中比较重要的几个函数的解析：

- cartographer/mapping/internal/pose_graph_2d.cc: PoseGraph2D::AddNode()：向位姿图中添加新的节点，包括节点 ID、位姿信息等。
- cartographer/mapping/internal/pose_graph_2d.cc: PoseGraph2D::AddConstraint()：向位姿图中添加新的约束，包括约束类型、起始和终止节点 ID、约束值等。
- cartographer/mapping/internal/scan_matching/ceres_scan_matcher.cc: CeresScanMatcher::Match()：使用 Ceres 库实现激光雷达数据与局部地图的匹配过程。
- cartographer/mapping/internal/3d/optimization/optimization_problem_3d.cc: OptimizationProblem3D::Solve()：使用 Ceres 库实现位姿图优化过程，得到机器人在运动过程中的位置和方向信息。
- cartographer/mapping/internal/3d/scan_matching/real_time_correlative_scan_matcher_3d.cc: RealTimeCorrelativeScanMatcher3D::Match()：实时建图过程中使用的一种激光雷达数据与局部地图的匹配算法。

4. 开发环境

Cartographer 的开发环境需要使用 Google 推荐的 Bazel 构建系统，以及 C++11 编译器和 ROS 框架。具体的开发环境搭建和编译过程可以参考 Cartographer 的官方文档。

5. 总结

Cartographer 是一款非常优秀的室内地图构建和定位工具，在机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用。本文对 Cartographer 的源代码进行了分析解读，希望能够帮助读者更好地理解该工具的实现原理。