45-总结-【cartographer源码分析】系列的第五部分【kalman_filter】

最新推荐文章于 2023-03-17 22:46:15 发布

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本文总结了Cartographer源码中kalman_filter的实现，涉及GaussianDistribution类，包括均值和协方差的处理，UnscentedKalmanFilter类的预测与更新过程，以及PoseTracker类在位姿估计中的应用。卡尔曼滤波用于融合不同传感器数据，进行精准的位姿估计。

【cartographer源码分析】系列的第五部分【kalman_filter】。

现总结kalman_filter文件夹涉及到的主要功能：

【1】kalman_filter/gaussian_distribution.h

GaussianDistribution定义了多个变量的高斯分布。构造函数是N*1的均值矩阵和N*N的协方差矩阵

数据成员:
- Eigen::Matrix mean_; //N*1，均值
- Eigen::Matrix covariance_; //N*N。协方差
构造函数
GaussianDistribution(const Eigen::Matrix& mean,
const Eigen::Matrix& covariance)
初始化均值和协方差
全局函数
- 重载"+"加号操作符
  - GaussianDistribution operator+(const GaussianDistribution& lhs,
    const GaussianDistribution& rhs)
    高斯+高斯=对应均值+均值,对应协方差+协方差
    返回值：新高斯对象
    .
- 重载乘法运算符
  - GaussianDistribution operator*(const Eigen::Matrix& lhs,
    const GaussianDistribution& rhs)