Google Cartographer 框架中的核心概念解析

Google Cartographer 框架中的核心概念解析

cartographer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/car/cartographer

前言

Google Cartographer 是一个功能强大的实时同步定位与地图构建(SLAM)系统，广泛应用于机器人导航、自动驾驶等领域。理解其核心概念对于正确使用和二次开发该系统至关重要。本文将深入解析 Cartographer 中的关键术语和框架概念，帮助开发者更好地掌握这一技术。

坐标系框架(Frames)详解

在 Cartographer 中，不同的坐标系框架构成了SLAM系统的骨架，每个框架都有其特定的作用和特性。

全局地图框架(global map frame)

全局地图框架是整个SLAM系统的核心参考系，具有以下特点：

• 包含所有闭环检测和优化后的最终结果
• 是一个固定坐标系，但与其他坐标系间的变换关系可能因优化而突变
• Z轴方向朝上，重力加速度向量指向-Z方向
• 当新的优化结果可用时，该框架与其他框架间的变换关系可能发生跳跃式变化

局部地图框架(local map frame)

局部地图框架是全局地图框架的一个子集，其特征包括：

• 不包含闭环检测和位姿图优化的结果
• 也是一个固定坐标系
• 与全局地图框架间的变换关系可能随时间变化
• 与其他所有框架间的变换关系保持恒定

子地图框架(submap frame)

Cartographer 采用子地图策略来管理大范围环境：

• 每个子地图都有自己独立的固定坐标系
• 子地图是SLAM系统的基本构建块
• 多个子地图通过位姿图优化相互关联

追踪框架(tracking frame)

追踪框架是传感器数据的载体框架：

• 传感器数据在该框架下表达
• 非固定框架，随时间不断变化
• 不同轨迹使用不同的追踪框架

重力对齐框架(gravity-aligned frame)

重力对齐框架是2D模式下的特殊框架：

• 与追踪框架共位但方向不同
• 近似对齐重力方向(重力加速度向量指向-Z方向)
• 不假设偏航角(绕Z轴的旋转)
• 不同轨迹节点使用不同的重力对齐框架

变换(Transforms)系统

Cartographer 中的变换系统定义了不同坐标系间的转换关系，是SLAM计算的基础。

局部位姿(local_pose)

• 将数据从追踪框架或子地图框架转换到局部地图框架
• 用于局部SLAM过程中的坐标转换
• 不包含全局优化信息

全局位姿(global_pose)

• 将数据从追踪框架或子地图框架转换到全局地图框架
• 包含完整的优化和闭环信息
• 反映系统对位置的最优估计

局部子图位姿(local_submap_pose)

• 将数据从子地图框架转换到局部地图框架
• 用于子地图与局部地图间的对齐
• 在子地图构建过程中起关键作用

全局子图位姿(global_submap_pose)

• 将数据从子地图框架转换到全局地图框架
• 包含子地图在全局地图中的最终位置
• 受闭环检测和全局优化影响

实际应用中的考量

理解这些概念后，在实际应用中需要注意：

1. 框架选择：根据需求选择适当的框架，局部处理使用局部框架，全局展示使用全局框架
2. 变换时机：注意全局优化可能导致变换关系的突变
3. 性能权衡：局部计算效率高但精度低，全局计算精度高但开销大
4. 数据一致性：在多线程环境下注意框架数据的一致性

总结

Cartographer 通过精心设计的坐标系框架和变换系统，实现了高效的SLAM处理流程。全局与局部框架的分离使得系统既能快速响应局部变化，又能通过优化获得全局一致性。理解这些核心概念是掌握Cartographer的关键，也是进行二次开发的基础。

cartographer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/car/cartographer