Cartographer多机器人协同建图：分布式SLAM解决方案

Cartographer多机器人协同建图：分布式SLAM解决方案

【免费下载链接】cartographer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/car/cartographer

在大型环境如工厂、仓库和商场中，单机器人建图面临效率低、覆盖范围有限等问题。多机器人协同建图技术通过多设备并行工作，可显著提升建图速度和精度。Cartographer作为实时同步定位与地图构建（SLAM）系统，提供了灵活的分布式建图解决方案，本文将详细介绍其实现原理与应用方法。

系统架构与核心组件

Cartographer的多机器人协同能力基于分布式节点架构，主要包含以下核心模块：

• 地图构建器：cartographer/mapping/map_builder.h负责管理多轨迹并行构建与融合
• 位姿图优化：cartographer/mapping/internal/optimization/提供跨机器人约束计算
• 轨迹连接：cartographer/mapping/internal/connected_components.cc实现多机器人轨迹关联

图1：Cartographer高level系统架构，支持多轨迹并行处理与全局优化

关键技术实现

分布式轨迹管理

Cartographer通过MapBuilder接口支持多机器人同时建图，每个机器人对应独立轨迹：

// 创建支持多轨迹的地图构建器
auto map_builder = cartographer::mapping::CreateMapBuilder(
    cartographer::common::ConfigurationFileResolver(...));

// 为每个机器人创建独立轨迹
int robot1_trajectory_id = map_builder->AddTrajectoryBuilder(...);
int robot2_trajectory_id = map_builder->AddTrajectoryBuilder(...);

轨迹配置通过Lua脚本定义，多机器人场景需特别配置：configuration_files/trajectory_builder.lua

跨机器人约束生成

系统通过两种方式建立机器人间联系：

1. 共享地标检测：通过cartographer/sensor/landmark_data.h交换环境特征
2. 轨迹重叠匹配：基于cartographer/mapping/internal/scan_matching/实现子图匹配

约束计算逻辑位于cartographer/mapping/internal/constraints/，支持分布式环境下的异步优化。

全局一致性维护

多机器人地图融合通过位姿图优化实现，核心配置在：configuration_files/pose_graph.lua

关键参数包括：

• optimization_problem.huber_scale：鲁棒核函数参数，处理异常值
• constraint_builder.sampling_ratio：约束采样率，平衡精度与效率
• global_sampling_ratio：跨轨迹约束采样比例

部署与配置指南

环境准备

推荐使用Docker容器化部署多机器人系统，项目提供多种系统版本的Dockerfile：

• Ubuntu 22.04: Dockerfile.jammy
• Ubuntu 20.04: Dockerfile.focal
• Debian Bullseye: Dockerfile.bullseye

构建命令：

docker build -f Dockerfile.jammy -t cartographer-jammy .

配置文件示例

多机器人协同需修改以下配置：

map_builder_server.lua configuration_files/map_builder_server.lua

include "map_builder.lua"
include "trajectory_builder.lua"

options = {
  map_builder = MAP_BUILDER,
  trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER,
  map_frame = "map",
  tracking_frame = "base_link",
  published_frame = "odom",
  odom_frame = "odom",
  provide_odom_frame = true,
  publish_frame_projected_to_2d = false,
  use_odometry = false,
  use_nav_sat = false,
  use_landmarks = true,  -- 启用地标检测，支持机器人间通信
  num_laser_scans = 1,
  num_multi_echo_laser_scans = 0,
  num_subdivisions_per_laser_scan = 1,
  num_point_clouds = 0,
  lookup_transform_timeout_sec = 0.2,
  submap_publish_period_sec = 0.3,
  pose_publish_period_sec = 5e-3,
  trajectory_publish_period_sec = 30e-3,
  rangefinder_sampling_ratio = 1.,
  odometry_sampling_ratio = 1.,
  fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1.,
  imu_sampling_ratio = 1.,
  landmarks_sampling_ratio = 1.,
}

MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true
TRAJECTORY_BUILDER_2D.num_accumulated_range_data = 10
POSE_GRAPH.optimization_problem.huber_scale = 1e2  -- 增大鲁棒性，处理多源噪声
POSE_GRAPH.constraint_builder.global_sampling_ratio = 0.003  -- 跨轨迹约束采样率

数据同步策略

多机器人系统需确保时间同步，推荐使用：

• 硬件PTP时钟同步
• ROS时间同步包：robot_localization

数据采集配置参考：cartographer/io/points_processor_pipeline_builder.cc

性能评估与优化

评估工具

项目提供轨迹评估工具，支持多机器人建图质量分析：

# 计算轨迹间一致性指标
compute_relations_metrics_main --pose_graph_filename=multi_robot_pose_graph.pbstream

工具实现代码：cartographer/ground_truth/compute_relations_metrics_main.cc

优化建议

1. 内存管理：对于>5机器人系统，启用子图修剪：

   POSE_GRAPH.max_num_submaps_to_keep = 20  -- 限制保留子图数量
   

2. 计算资源分配：通过cartographer/common/thread_pool.h配置并行线程数

3. 网络优化：在分布式环境下，使用cartographer/cloud/提供的gRPC接口传输数据

应用场景与案例

大型仓库巡检

多机器人协同可将建图时间缩短N倍（N为机器人数），系统架构如下：

灾后救援 mapping

通过cartographer/mapping/3d/模块支持多机器人3D建图，快速构建灾害现场三维模型。

总结与展望

Cartographer通过灵活的轨迹管理和分布式优化架构，为多机器人协同建图提供了可靠解决方案。尽管项目目前处于维护状态，但ROS社区仍在持续提供支持：

• ROS 2适配版本：ROS 2 Cartographer Fork
• 社区贡献指南：CONTRIBUTING.md

未来发展方向包括：

1. 基于学习的跨机器人特征匹配
2. 动态环境下的鲁棒协同定位
3. 边缘计算优化的轻量级部署

通过本文介绍的方法，开发者可快速部署多机器人建图系统，实现大规模环境的高效建模。完整项目代码与文档可通过以下资源获取：

• 项目仓库：https://gitcode.com/gh_mirrors/car/cartographer
• 官方文档：docs/source/index.rst
• 配置示例：configuration_files/

【免费下载链接】cartographer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/car/cartographer