Google Cartographer算法详解与安装教程

本文档主要介绍了Google开源的SLAM算法——Cartographer的概览以及安装步骤，重点讲解了算法的核心组成部分和工作原理。Cartographer是一个旨在实现实时SLAM（同时定位与建图）的低计算资源消耗算法，采用图优化技术，包括Local SLAM和Global SLAM两部分。 Local SLAM负责处理连续的Laser Scan数据，构建和维护Submap（网格地图），每个Submap都是通过Scan Matching（如Ceres的Scan Matching方法）与其他Submap进行融合，以实时更新地图。然而，由于连续的局部估计可能会积累误差，这就引出了Global SLAM，它通过Loop Closure来检测并纠正这些累积错误。Loop Closure是通过闭环检测来实现的，将不再有新数据加入的Submap与先前构建的地图进行精确匹配，这是一个优化问题，使用Branch-and-Bound Approach来求解。 文章详细地介绍了安装Cartographer所需的系统要求，如64位现代CPU、足够的内存、特定版本的Ubuntu操作系统以及gcc编译器。此外，还提到了支持的ROS版本（Indigo和Kinetic），并推荐了安装教程链接。 文章随后深入解析了Cartographer源码，从`cartographer_node`入手，剖析了关键函数如`Node_main.cc`、`HandleFinishTrajectory`、`HandleWriteState`等，展示了MapBuilderBridge组件的功能，包括与显示、地标处理、状态加载和轨迹添加相关的函数。MapBuilderBridge的构造函数、`LoadState`函数以及与SensorBridge交互的部分也得到了详尽的介绍。 MapBuilder的解读中，重点讨论了`MapBuilderInterface`接口和MapBuilder类的定义与实现，涉及序列化和反序列化操作，以及`TrajectoryBuilder`部分，即Local SLAM的实现。通过这些内容，读者可以了解到Cartographer算法的具体实现细节，这对于理解和使用该算法有着重要的参考价值。 总结来说，这篇文档提供了对Cartographer算法的全面介绍，涵盖了算法的工作原理、安装步骤以及源码中的关键模块和功能。对于希望深入研究或应用Cartographer的开发者和研究者，这是一份非常有价值的参考资料。