Cartographer源码解析：里程计数据处理

"这篇文档是关于Cartographer源码的解析，特别是如何添加和解算里程计数据。Cartographer是一款开源的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）库，用于构建3D地图。本文档深入探讨了Cartographer的核心组件，如Node、MapBuilderBridge和SensorBridge，以及它们如何处理里程计数据进行定位和建图。" 在Cartographer中，里程计数据对于实时定位和建图至关重要。`AddOdometryData`函数的作用是将接收到的里程计数据添加到处理队列中。这个函数首先检查新数据的时间戳是否晚于当前队列中的最新数据，以确保数据的正确顺序。如果数据有效，它会被压入`odometry_data_`队列，并通过`TrimOdometryData`函数删除过期的数据。当队列中的里程计数据达到至少2条时，系统会开始利用这些数据进行状态估计，通常使用最近的两个里程计数据点来计算位姿变化。 在里程计数据处理的过程中，如果队列中有超过2个数据点，系统会取最早和最新的里程计数据来计算时间差(`odometry_time_delta`)，这可能涉及到基于时间的运动学解算，用于估算机器人在两次测量之间的移动。然而，注释中提到，目前的实现仅使用最后两个里程计数据，可能在未来会优化为使用更多历史数据以提高定位精度。 文档中还提到了其他关键组件，如`Node`和`MapBuilderBridge`。`Node`是Cartographer的主要运行实体，负责处理ROS消息并调用相应的处理函数。`MapBuilderBridge`作为桥接器，连接了上层应用和底层的`MapBuilder`，处理与地图显示、地标、轨迹等相关操作，同时也负责加载和保存状态，以及处理传感器数据，如里程计、激光雷达等。 `MapBuilder`是Cartographer的核心，它负责构建和更新地图。它提供了一系列接口，如`AddTrajectory`、`FinishTrajectory`和`SubmapToProto`等，用于管理轨迹、完成轨迹和序列化状态。此外，`TrajectoryBuilder`是进行局部SLAM的关键部分，它处理传感器数据，包括里程计，以实现实时定位和构建局部地图。 Cartographer通过高效的里程计数据处理和传感器融合，实现了高精度的机器人定位和环境建模。这篇文档深入解析了其内部工作原理，对于理解和改进SLAM系统具有很高的参考价值。