cartographer的核心逻辑伪代码

Cartographer是一种2D和3D SLAM算法，其核心逻辑包括以下几个方面：

1. 建图流程

while (not done):
    1. 获取传感器数据
    2. 运行前端(Scan Matcher)获取当前帧的位姿
    3. 运行后端（Pose Graph Optimization）优化位姿
    4. 更新地图

在建图流程中，Cartographer先获取传感器数据，然后运行前端模块，使用Scan Matcher算法估计当前帧的位姿。接着，Cartographer运行后端模块，使用Pose Graph Optimization算法优化位姿，获得更准确的位姿估计结果。最后，Cartographer更新地图，将当前帧的位姿和传感器数据融合得到地图。

2. Scan Matcher算法

scan_matcher(pose_estimate, point_cloud):
    1. 预处理点云
    2. 通过位姿估计对点云进行配准
    3. 返回配准后的位姿

Scan Matcher算法是Cartographer中的前端模块，用于估计当前帧的位姿。Scan Matcher算法首先对点云进行预处理，然后使用位姿估计对点云进行配准，得到更准确的位姿估计结果。

3. Pose Graph Optimization算法

pose_graph_optimization(pose_graph):
    1. 初始化位姿图
    2. 优化位姿图
    3. 返回优化后的位姿图

Pose Graph Optimization算法是Cartographer中的后端模块，用于优化位姿图，获得更准确的位姿估计结果。Pose Graph Optimization算法首先初始化位姿图，然后对位姿图进行优化，得到更准确的位姿估计结果。

综上所述，Cartographer的核心逻辑包括建图流程、Scan Matcher算法和Pose Graph Optimization算法。需要根据具体情况进行分析和使用，以实现SLAM建图的目标。以上伪代码仅为简单示例，实际实现需要考虑更多的细节和问题。