Cartographer（10）CeresScanMatcher2D

最新推荐文章于 2024-05-08 21:50:49 发布

原创

最新推荐文章于 2024-05-08 21:50:49 发布 · 367 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#自动驾驶

该文详细介绍了如何使用CeresSolver进行2D扫描匹配，通过构建优化问题，结合点云数据和栅格地图，利用平移和旋转的残差来估计最优位姿。方法包括添加不同类型的残差块，如占用空间权重和位姿平移、旋转的权重，并使用AutoDiff创建成本函数。

Ceres Solver：从入门到使用_非晚非晚的博客-优快云博客_ceres核函数

基本原理公式：

20200921193551540.png#pic_center

LocalTrajectoryBuilder2D::ScanMatch --》 ceres_scan_matcher_.Match


/**
 * @brief 基于Ceres的扫描匹配
 * 
 * @param[in] target_translation 预测出来的先验位置, 只有xy
 * @param[in] initial_pose_estimate (校正后的)先验位姿, 有xy与theta
 * @param[in] point_cloud 用于匹配的点云 点云的原点位于local坐标系原点
 * @param[in] grid 用于匹配的栅格地图
 * @param[out] pose_estimate 优化之后的位姿
 * @param[out] summary 
 */
void CeresScanMatcher2D::Match(const Eigen::Vector2d& target_translation,
                               const transform::Rigid2d& initial_pose_estimate,
                               const sensor::PointCloud& point_cloud,
                               const Grid2D& grid,