LOAM源码解析4——transformMaintenance

本文详细解析LOAM(Lidar Odometry and Mapping)中transformMaintenance部分,主要关注两个关键回调函数laserOdometryHandler和odomAftMappedHandler。前者处理激光雷达里程计信息,将位姿转换到世界坐标系;后者负责融合不同频率的里程计和地图优化位姿,确保TransformMaintenance的发布频率与laserOdometry一致。

这一部分主要为了:融合后的Lidar轨迹(里程计位姿+地图优化的位姿)
在这里插入图片描述
main函数
订阅的两个消息节点:
1、laserOdometry节点发布的/laser_odom_to_init消息(Lidar里程计估计位姿到初始坐标系的变换)
2、laserMapping节点发布的/aft_mapped_to_init消息(laserMapping节点优化后的位姿到初始坐标系的变换)
发布的节点:发布/integrated_to_init消息。

int main(int argc, char** argv)
{
   
   
  ros::init(argc, argv, "transformMaintenance");
  ros::NodeHandle nh;
  // 订阅两个节点
  ros::Subscriber subLaserOdometry = nh.subscribe<nav_msgs::Odometry> 
                                     ("/laser_odom_to_init", 5, laserOdometryHandler);
  ros::Subscriber subOdomAftMapped = nh.subscribe<nav_msgs::Odometry> 
                                     ("/aft_mapped_to_init", 5, odomAftMappedHandler);
  // 发布一个节点
  ros::Publisher pubLaserOdometry2 = nh.advertise<nav_msgs::Odometry> ("/integrated_to_init", 5);

  pubLaserOdometry2Pointer = &pubLaserOdometry2;
  laserOdometry2.header.frame_id = "/camera_init";
  laserOdometry2.child_frame_id = "/camera";

  tf::TransformBroadcaster tfBroadcaster2;
  tfBroadcaster2Pointer = &tfBroadcaster2;
  laserOdometryTrans2.frame_id_ = "/camera_init";
  laserOdometryTrans2.child_frame_id_ = "/camera";

  ros::spin();

  return 0;
}

接下来主要介绍两个回调函数。
先从重要参数开始:

//odometry计算的转移矩阵(实时高频量)
float transformSum[6] = {
   
   0}
### aLOAM建图源码解析 #### 概述 aLOAM(Adaptive LiDAR Odometry and Mapping)是一种基于LiDAR的轻量级里程计和建图算法,继承和发展了LeGO-LOAM的思想。该方法通过优化特征提取、匹配以及姿态估计过程来提高鲁棒性和准确性。 #### 特征点检测与描述 在aLOAM中,为了减少噪声影响并提升特征质量,采用了更为精细的方法来进行边缘和平面特征点的选择[^5]。具体来说: - 对于每一个扫描线上的点,计算其到前后两点的距离差值; - 如果某一点与其两侧邻居间的距离差异超过设定阈值,则将其标记为潜在噪点; - 进一步筛选后保留有效特征用于后续处理阶段; ```cpp // Pseudo code for feature extraction in C++ void extractFeatures(const PointCloud& input_cloud, FeatureSet& features){ // Iterate through each point in the cloud for (size_t i = 1; i < input_cloud.size()-1 ; ++i) { float dist_prev = std::sqrt(std::pow(input_cloud[i].x - input_cloud[i-1].x, 2)); float dist_next = std::sqrt(std::pow(input_cloud[i+1].x - input_cloud[i].x, 2)); if(abs(dist_prev-dist_next)>threshold){continue;} // Skip noise points // Add valid points as features... } } ``` #### 数据关联与位姿更新 针对不同帧间的数据配准问题,aLOAM利用ICP(Iterative Closest Point)迭代最近邻算法完成精确对齐操作,并结合IMU惯导信息辅助解决累积误差带来的漂移现象[^3]。此部分涉及到复杂的数学运算及多传感器融合技术的应用。 #### 地图构建流程 最终的地图表示形式通常采用栅格地图或三维点云模型等形式存储下来以便后期可视化展示或是路径规划等功能模块调用[^4]。整个过程中涉及到了大量ROS节点之间的消息传递机制设计,确保各个子系统能够高效协同工作。
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