cartographer_ros传感器数据流解析：传输路径详解

在深入理解cartographer_ros的数据传输路径时，首先要明确的是，它是一个基于ROS（Robot Operating System）的定位和建图系统，主要利用传感器数据来构建环境地图。整个过程可以分为两个关键步骤： **第一步：传感器数据的接入与回调处理** 在这个阶段，cartographer_ros的节点程序（node.cc）负责接收并处理来自不同传感器的消息。首先，通过`AddTrajectory`函数，计算出所需的传感器话题，如激光雷达(LIDAR)、点云(PointCloud2)、IMU（惯性测量单元）、里程计(Odometry)、GPS和地标(Landmarks)等。`ComputeExpectedSensorIds`函数会确定并存储这些传感器的消息标识。 然后，`LaunchSubscribers`函数被调用，它会把这些传感器的话题与特定的回调函数绑定。这些回调函数分别是： - **激光雷达**：`HandleLaserScanMessage`，处理接收到的激光扫描数据，将其转化为cartographer能理解的格式。 - **点云**：`HandlePointCloud2Message`，对点云数据进行处理，同样转化为cartographer适用的数据结构。 - **IMU**：`HandleImuMessage`，整合加速度计和陀螺仪的数据，用于姿态估计和导航。 - **里程计**：`HandleOdometryMessage`，提供机器人位置和姿态的增量更新。 - **GPS**：`HandleNavSatFixMessage`，提供精确的位置信息。 - **地标**：`HandleLandmarkMessage`，处理地标数据，用于环境理解和定位校准。 **第二步：数据传递与融合** 传感器数据通过`sensor_bridges_`进行处理，这是一个专门的类，负责将ROS话题上的原始数据转换为cartographer内部可使用的数据格式。`sensor_bridges_`充当了传感器数据与`trajectory_builder_`之间的桥梁，后者是核心的建图模块。 `trajectory_builder_`实际上与两个关键组件相关： - **CollatedTrajectoryBuilder**：这是一个对象，它被创建并注入到`trajectory_builder_`中，形成了一个完整的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统。CollatedTrajectoryBuilder负责整合所有传感器数据，执行前端的特征检测、跟踪以及后端的全局优化，形成一个连续且可靠的局部或全局地图。 - **map_builder**：`trajectory_builder_`与map_builder虽然名字相似，但它们的功能并不相同。`map_builder`主要负责构建静态地图，而`trajectory_builder_`负责实时的建图和导航，两者共同构成了cartographer的建图流程。当局部地图或全局地图构建完成后，可能会进一步与静态map_builder交互，进行地图融合和更新。 总结来说，cartographer_ros通过一系列回调函数和数据转换机制，将不同传感器的数据整合到`trajectory_builder_`中，实现了定位和环境建图的功能。同时，它通过`CollatedTrajectoryBuilder`和`map_builder`这两个关键组件，确保了数据的有效处理和地图的实时更新。理解这个过程对于深入学习和使用cartographer_ros至关重要。