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cartographer 源码解析（一）

• 人工智能 • 阅读 52

### 回答1： 在 cart_o _graph er_中，使用2D点云进行扫描匹配时，可以使用c _er_esscanmatch功能。这个功能是基于C _er_es Solv _er_库实现的。C _er_es Solv _er_是一个非线性优化库，用于解决各种最小化问题。在 _cart_o _graph er_中，c _er_esscanmatch被用于解决2D点云匹配的问题。 具体来说，c _er_esscanmatch用于匹配两个相邻帧的2D点云。在进行扫描匹配时，需要先对数据进行滤波处理，然后使用c _er_es进行优化，找到两个点云之间的最佳匹配。在这个过程中，需要使用一种优化 _算法_来最小化匹配误差，这个误差是通过计算点云之间的距离来得到的。 相比于其他扫描匹配方法，c _er_esscanmatch的优势在于它能够进行非常精准的匹配。这是因为它使用了一个非线性优化 _算法，能够处理复杂的误差函数和约束条件。此外，c er_esscanmatch还支持使用多种不同的误差函数，以适应不同的应用场景。 总之，c _er_esscanmatch是 _cart_o _graph er_中用于2D点云扫描匹配的一个非常重要的功能，它能够让我们更加准确、稳定地进行扫描匹配，并且支持广泛的应用场景。 ### 回答2： 本文将继续介绍 _cart_o _graph er_中的c _er_es扫描匹配部分，c _er_es扫描匹配是利用C _er_es Solv _er_进行的位姿优化，可以准确估计机器人运动的姿态。 c _er_es扫描匹配部分主要包括c _er_es_scan_match _er.cc和c er_es_scan_match _er.h两个文件。其中c er_es_scan_match _er.cc包含了c er_es扫描匹配 _算法_的具体实现，而c _er_es_scan_match _er.h则是相关的头文件。 c er_es_scan_match _er.cc中的函数主要有两个，分别是C er_esScanMatch _er::Match()和C er_esScanMatch _er::MatchFullSubmap()。其中，C er_esScanMatch _er::Match()函数用于实现一次扫描匹配，输入参数为当前激光数据和候选的位姿，输出参数为匹配的位姿和评估值。 在C er_esScanMatch _er::Match()函数中，先通过叶芽上下文来获取轨迹和submap，然后将当前激光数据转换为点云，并对点云进行滤波和预处理，接着定义优化问题和相关的参数，其中优化问题使用c er_es::Problem类来定义，相关参数则定义在C _er_esScanMatch _er_Options结构体中，最后通过c _er_es::Solve()函数进行位姿优化。 C _er_esScanMatch _er::MatchFullSubmap()函数则用于在整个submap上进行匹配，并返回匹配的位姿和评估值。它的实现与C er_esScanMatch _er::Match()函数类似，只是输入参数为整个submap的信息。 综上所述，c er_es扫描匹配部分利用C _er_es Solv _er_进行位姿优化，可以准确估计机器人运动的姿态，是 _cart_o _graph er_中重要的功能之一。 ### 回答3： _cart_o _graph er_是一款开源的SLAM系统，其源代码完整透明，方便研究和理解。其中，2D点云扫描匹配是 _cart_o _graph er_中的一个重要功能，而这一功能又是由c _er_es扫描匹配实现的。 c _er_esscanmatch是 _cart_o _graph er_中的一个重要模块，用于实现2D点云的扫描匹配。在这个模块中，c _er_es solv _er_被用来进行优化过程。具体来说，c _er_esscanmatch会将已知位姿下的实测点云与预测的点云进行匹配，得到匹配误差。随后，c _er_es solv _er_会对这些匹配误差进行非线性优化，最终得到最优位姿。这样，就能够实现快速准确的2D点云扫描匹配，从而提高了SLAM系统的性能和精度。 在详细研究c _er_esscanmatch之前，首先需要了解一下c _er_es solv _er。c er_es solv _er_是一个基于 _C++_的非线性优化库，用于解决复杂的数值优化问题。在 _cart_o _graph er_中，c _er_es solv _er_被用来进行扫描匹配的优化过程，应用目标函数和求解器来寻求最优解。其中，目标函数是由误差项和状态变量构成的，求解器则用来解决这个目标函数并确定状态变量的最优化值。 具体而言，在 _cart_o _graph er_中，扫描匹配的目标函数是根据传感器数据得出的，其包括一系列误差项和参考帧的相对位姿。在每个迭代步骤中，c _er_es solv _er_会计算目标函数的梯度和海森矩阵，并利用这些值来更新参考帧的位姿。当误差项最小化时，相对位姿就能够得到最优解。 总之，c _er_esscanmatch是 _cart_o _graph _er_中的一个重要模块，用于实现2D点云的扫描匹配。借助c _er_es solv _er_进行优化，可以实现高效准确的扫描匹配，为SLAM系统的实现提供了重要的基础。

Original: https://blog.csdn.net/CCCrunner/article/details/118539690
Author: 空心菜使者
Title: cartographer 源码解析（一）

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