cartographer submap2d格式

Submap2D是用于构建2D地图的数据格式，由Google的Cartographer项目开发。Submap2D文件包含一个Submap的概念，即一个小的2D地图块，可以使用多个Submap来构建完整的地图。每个Submap2D文件包含以下数据：

- Submap ID：Submap的唯一标识符。
- Submap原点：Submap的原点在全局地图中的位置。
- Submap分辨率：Submap中每个像素的大小。
- Submap图像：Submap的图像表示，通常是灰度图像。
- Submap位姿：Submap的相对姿态，即Submap在全局地图中的位置和方向。

Submap2D文件可以使用Protobuf序列化格式进行存储和传输。Cartographer项目提供了一组工具和API来读取、写入和处理Submap2D文件。

相关问题

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。

cartographer中Mapping核心代码

在Cartographer中，Mapping模块是将轨迹和位姿图转换为三维地图的核心部分。Mapping核心代码主要包括以下几个部分：

1. MapBuilder：用于构建地图的主要类，负责接收轨迹和位姿图数据，并将其转换为三维地图。

2. ProbabilityGrid：用于存储地图数据的类，可以高效地存储和更新概率分布地图。

3. RangeDataInserter：用于将传感器数据插入到地图中，实现地图的增量更新。

4. MapBuilderInterface：定义了构建地图的接口，包括添加轨迹、添加位姿图、插入传感器数据等。

5. Submap：用于表示地图中的子区域，可以高效地存储和更新子地图。

6. Grid2D：用于存储二维网格地图的类，可以高效地存储和更新概率分布地图。

以上是Cartographer Mapping模块的核心代码部分，其中还包括一些辅助模块和工具，例如地图的可视化和保存等。如果您想深入了解Cartographer Mapping模块的实现细节，建议参考其官方文档和代码库。