Cartographer源码解析：框架与MapBuilderBridge深度探讨

"Cartographer源码解析 最新" Cartographer是一个开源的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）解决方案，它处理来自Laser、IMU、Odometry等传感器的数据，构建连续的地图，并实现机器人在环境中的实时定位。本文将对Cartographer的代码框架进行深入解析。 1.1 代码框架 Cartographer的代码主要分为两大部分：cartographer和cartographer_ros。cartographer是核心部分，它实现了SLAM算法，处理传感器数据，构建地图。cartographer_ros则是基于ROS（Robot Operating System）的接口，负责与ROS系统的通信，包括话题订阅、服务调用等。ceres-solver是一个独立的非线性优化库，用于解决Cartographer在地图构建过程中的优化问题。 2. cartographer_node分析 `cartographer_node`是Cartographer在ROS系统中的主节点，从`node_main.cc`开始运行。`Run`函数是入口点，它创建并启动`Node`对象。`Node`的构造函数初始化各种处理传感器数据的组件。 3. MapBuilderBridge MapBuilderBridge是连接传感器数据和地图构建的重要桥梁。它包含了一系列与地图状态管理和显示、地标处理、轨迹管理以及子图查询等相关的方法。例如，`HandleFinishTrajectory`用于结束一条轨迹，`HandleWriteState`则用于保存当前地图状态。 4. MapBuilder MapBuilder是实际执行SLAM算法和构建地图的实体，它实现了`MapBuilderInterface`接口。MapBuilder提供了添加轨迹、加载状态、处理子图查询等功能，通过内部的优化算法不断更新和优化地图。 5. SensorBridge SensorBridge是处理传感器输入的关键组件，它负责将ROS话题中的传感器数据转换为Cartographer可处理的格式。`sensor_bridge`类包含了处理不同类型传感器数据的函数，如激光雷达数据、IMU数据和里程计数据。 6. TrajectoryBuilder TrajectoryBuilder是实现局部SLAM（Local SLAM）的部分，它对接收到的传感器数据进行实时处理，构建局部地图，并进行位姿估计。`TrajectoryBuilderInterface`定义了接口，包括添加轨迹、完成轨迹和序列化状态等方法。 7. 其他功能 除了以上部分，Cartographer还包括了状态序列化和反序列化、约束列表、轨迹节点和子图管理等高级功能，这些功能使得Cartographer能够适应不同的应用场景并提供灵活的配置。 Cartographer的代码框架设计清晰，模块化程度高，便于理解和扩展。通过源码分析，我们可以深入了解其内部工作原理，为定制和优化SLAM算法提供基础。