Cartographer演算法概述

一、基本概念

Cartographer演算法是來自於Google開源的SLAM演算法，全稱為「Fast and Robust Global Localization, Mapping, and Sensor Calibration for Autonomous Vehicles Using Off-the-Shelf Hardware, Open-Source Software, and Embedded Systems」。

該演算法可以實現離線地圖構建以及實時定位，同時可以處理複雜環境下的雜訊和誤差，具有較高的精度和穩定性。

Cartographer演算法是由谷歌地圖團隊(Google Maps Team)開發的，於2016年開源，提供了一個全面的SLAM解決方案。

二、核心理念

Cartographer演算法的核心理念是基於激光雷達的數據處理，以及基於位姿圖的圖優化方法，以構建二維或三維地圖。

數據處理方面，Cartographer演算法不僅採用了常規的點雲預處理和濾波方法，比如圖像配准、匹配和常規的SLAM技術等，同時也採用了計算機視覺技術，比如ORB、SIFT等穩定的特徵提取演算法。

圖優化方面，Cartographer演算法採用了經典的圖優化演算法，比如普通最小二乘法、非線性方程最小化等，以及一些增量式的、分散式的、位姿估計總波等等，以提高圖像準確度和計算效率。

三、主要特點

Cartographer演算法在實現上有以下幾個特點:

1、全面: Cartographer演算法是一個完整的SLAM解決方案，可以同時處理離線地圖構建和實時定位任務，以及雜訊和誤差的處理。

2、靈活: Cartographer演算法提供了大量的配置選項，可以搭配需要和目標場景選擇不同的演算法和參數，以實現最優效果。

3、高效: Cartographer演算法的核心部分都採用了高效的C++編寫，具有較高的計算能力和穩定性。

四、代碼示例

#include "cartographer/mapping_2d/submaps.h"
#include "cartographer/sensor/laser.h"

using namespace cartographer;
using namespace cartographer::sensor;
using namespace cartographer::mapping_2d;

int main()
{
  //創建激光雷達感測器和坐標變換
  const auto sensor_id = "Laser";
  const std::unique_ptr sensor =
      absl::make_unique(sensor_id, /*num_laser_returns=*/3,
                                          /*range_finder_pose=*/Rigid3d::Identity(),
                                          /*proto=*/nullptr);
  const Eigen::Vector2f origin = Eigen::Vector2f::Zero();

  //創建二維地圖
  Grid2D submap(/*origin=*/origin, 1.f, CellLimits(40, 40));
  EXPECT_EQ(40, submap.limits().num_x_cells);
  EXPECT_EQ(40, submap.limits().num_y_cells);
  EXPECT_NEAR(1.f, submap.limits().resolution(), 1e-6);

  //通過激光雷達掃描更新地圖
  const sensor::PointCloud point_cloud = {{0.f, 0.f, 0.f}, {5.1f, 0.f, 0.f}};
  submap.InsertPointCloud(sensor->orientation().rotation() * point_cloud, sensor->ray_cast_returns());

  //保存地圖
  auto proto = submap.ToProto();

  return 0;
}

五、總結

Cartographer演算法是一個面向複雜場景下的高精度SLAM解決方案，以激光雷達數據為核心，採用先進的圖像處理和優化技術，以及靈活的參數配置選項。該演算法的開源是推動自動駕駛領域發展和創新的重要一步，同時也為其他機器人和智能設備的位置估計及環境感知提供了有力支持和啟示。