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栅格地图中包含：limits_、correspondence_cost_cells_、known_cells_box、min_correspondence_cost_、max_correspondence_cost_。在map_builder_bridge_.FinishTrajectory函数中，进一步调用map_builder_->FinishTrajectory，及删除相应的sensor_bridges_。及data_.global_submap_poses_2d，构造SubmapData。
2025-09-23 15:03:58
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原创 cartographer-栅格地图
子图逻辑：同时维护两个激活的子图，向两个子图中添加数据，两个子图中的数据有一半重合。只有一个子图时就维护这一个子图。当两个子图都生成后，第二个子图添加的数据达到设定阈值，则第一个子图添加的数据达到最大。添加新的子图，并将最前面的子图删除。因为每生成新的子图，都会添加到后端，所以删除的子图在后端一样可以获取到。子图添加的数据达到最大后，会子图剪切及标记成完成。栅格地图更新：通过查表的方式更新栅格地图。cell就是对应栅格的指针，* cell就是取出对应的概率，这个概率是int类型的，可以作为下标获取t
2025-08-08 14:36:22
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原创 cartographer-ros数据流向
维护了一个队列的队列，第一层队列是和topic相关，第二层队列才是放的具体的数据。ros订阅器根据topic订阅数据时进入回调，回调函数中根据topic向对应的第二层队列中添加数据。分发器获取所有topic中最老的数据，传入回调函数（第二层队列其实是包含在一个结构体中，结构体中同时也包含了该回调函数），从而传入全局轨迹构建器。调用全局轨迹构建器的添加数据函数，该函数根据不同的数据实现了重载。获取队列中的数据传入回调函数。最老的数据会调用下面函数，最老的数据其实封装成Dispatchable。
2025-07-31 17:06:05
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原创 cartographer-二维三维后端优化
gps源点2d是Rigid2d、3d是Rigid3d，2d没有局部参数化，3d局部参数化，平移为空，旋转设置为只更新航向角，rp设置为零，即获得航向角，通过轴角求得矩阵。landmark_node.second.landmark_observations：landmark_id是一样的，说明是同一个landmark，应该是被不同传感器检测的结果，例如，前相机检测到了，走了一段距离时后相机也看到了，landmark_id一样，放在一块。gps约束残差：gps数据，其相对gps的第一帧，也是当前节点的位姿；
2025-07-31 15:19:04
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原创 cartographer-线程池
AddDependency中任务的依赖数量uncompleted_dependencies_会加一，同时使用AddDependentTask给依赖任务中添加哪些是需要依赖他的，放到dependent_tasks_队列中，即dependent_tasks_中存放的都是需要依赖该任务的任务。scan_matcher创建分支定界匹配器同时生成子地图的金字塔，是constraint_task的依赖，constraint_task计算约束，是finish_node_task_的依赖，
2024-07-18 11:02:50
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原创 cartographer-分支定界
当大于0.55，四等分及排序，往下递归到第零层时，最优解已是0.6(因为进行新的分支，传的是新的最优解)。当回溯到最高一层时，for循环到下一个节点，有可能改变角度，继续分支定界，因为最高层的候选解，包含了不同的角度，并且也是经过排序的，某个角度得分高的，先分支定界，后面的得分低于最优得分，也会直接截支。上层的节点得分必定>=下层的节点得分，因为上层的栅格地图更粗，下层击不中的语义点，上层可能会击中，语义点击中的概率会更高，这也是分支定界可以实现的默认假设，这个假设不成立，搜索到的将不是最优解。
2024-07-13 14:12:07
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原创 amcl运动模型
里程计运动模型差分机器人运动被分解为旋转，平移，再旋转。定义笛卡尔坐标系，向右为x轴正方向，向上为y轴正方向。式2: atan2求的是机器人两次位姿连线与x轴的夹角，后面的角度是机器人第一次位姿的朝向与x轴的夹角，取值范围为-pi到pi，其为负数，相减求得机器人第一次旋转角度。式3: 求平移量。式4: 机器人两次朝向（都是与x轴的夹角，第一次为负，第二次为正）相减，得到到机器人的角度变换...
2019-11-17 14:05:46
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空空如也
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