"本文档主要探讨了Cartographer建图代码中的关键类，特别是ActiveSubmaps2D类，以及与其相关的各种基类和辅助类。这些类对于理解Cartographer如何处理传感器数据、构建栅格地图以及子图管理至关重要。"
在Cartographer的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法中，`ActiveSubmaps2D`类起到了核心作用，它管理着当前活动的子图集合，用于构建连续的地图。这个类不仅包含了子图的更新和管理，还涉及了传感器数据的插入与处理。
首先，我们来看两个纯虚类：
1. `RangeDataInserterInterface`：这是个接口类，定义了一个标准函数`Insert(const sensor::RangeData& range_data, GridInterface* grid)`，它的目的是规范子类如何将传感器数据（如激光雷达数据）插入到地图中。`RangeData`包含了来自传感器的测量数据，而`GridInterface`则是地图的抽象接口，表示地图数据的存储结构。
2. `GridInterface`：这是一个抽象基类，提供了一个栅格地图的基本框架，但没有具体实现任何功能。它为子类提供了扩展的可能性，比如实现不同的地图类型或存储策略。
接下来是一些没有继承关系的类：
1. `MapLimits`：这个类定义了地图的参数，包括分辨率、尺寸和栅格数。它提供了计算物理坐标对应像素坐标的`GetCellIndex`函数，获取像素坐标中心的`GetCellCenter`函数，以及判断像素索引是否在地图范围内的`Contains`函数。
2. `Submap`：该类代表Cartographer中的子图，它包含子图在局部坐标系下的原点`local_pose_`、已添加的激光雷达数据帧数`num_range_data_`，以及子图是否完成插入的标志`insertion_finished_`。子图的概念是Cartographer中的一大特色，它允许在地图构建过程中动态地分割和合并空间，以优化性能和准确性。
3. `ValueConversionTables`：这个类用于创建和管理映射表，主要是将未知值、下界和上界映射到特定的结果值。它的`GetConversionTable`函数用于生成这样的映射，这在处理传感器数据不确定性时非常有用。
最后，有一个基础继承类：
1. `Grid2D`：它继承自`GridInterface`，是实际的二维栅格地图实现。`Grid2D`持有`MapLimits`对象来定义地图的边界，并使用`correspondence_cost_cells_`数组存储每个栅格的对应成本，这些成本通常用于评估传感器数据与地图的匹配程度。
这些类的相互协作使得Cartographer能够高效地处理传感器数据，构建和更新实时的三维环境地图。学习这些类的工作原理和交互方式对于理解Cartographer的建图过程及其背后的SLAM算法至关重要。通过深入理解这些代码，可以提升你在SLAM领域的技能，更好地应用于机器人定位、导航以及其他相关应用。
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