pose_graph_2d.cc代码解析

最新推荐文章于 2024-03-18 16:46:21 发布
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分类专栏： 2d_slam
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/windxf/article/details/109290028
版权
本文详细解析了pose_graph_2d.cc文件中的关键函数，包括构造函数、析构函数及其主要任务，如AddNode、ComputeConstraintsForNode等。函数主要涉及激光扫描数据的处理、子图构建、全局位姿优化以及约束建立。文章还深入探讨了工作队列的工作原理和优化流程，如DrainWorkQueue和RunOptimization，并介绍了如何处理轨迹和子图的添加、删除及优化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

构造函数，一般的配置选项么有加has_overlapping_submaps_trimmer_2d，所以这个构造函数就是初始化优化类optimization_problem_和约束类constraint_builder_和线程池thread_pool_。

PoseGraph2D::PoseGraph2D(
    const proto::PoseGraphOptions& options,
    std::unique_ptr<optimization::OptimizationProblem2D> optimization_problem,
    common
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map_build_server.cc代码解析
南北粉面馆
11-19 303
还是main函数开头，这里主要是进入Run函数 int main(int argc, char** argv) { google::InitGoogleLogging(argv[0]); FLAGS_logtostderr = true; google::SetUsageMessage( "\n\n" "This program offers a MapBuilder service via a gRPC interface.\n"); google::ParseCo
(02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽江南山，年少无知年少狂！
07-03 1073
在继续分析 OptimizationProblem2D::Solve() 函数之前，这里把之前本人的一些理解再重复一次。个人理解个人理解这里，本人抛砖引为引玉，谈一下个人对后端优化的理解。首先后端优化是从一个整理来考虑的，其基于 global 系。利用到到了子图与子图之间的变换关系，可以在前端(基于local系)过程中，子图单个相对于 local系 的位姿，可以说他们是没有直接联系到一起的。
Ceres-solver examples之pose_graph_2d学习笔记
幽冥小龙的博客
10-26 3063
Ceres-solver examples之pose_graph_2d学习笔记简要说明变量说明关键步骤一、Costfunction的搭建其中包括：二、构造Problem三、LocalParameterization搭建四、固定初始位姿五、相关链接 简要说明 ceres-solver库是google的非线性优化库，可以对slam问题，机器人位姿进行优化，使其建图的效果得到改善。pose_graph_...
Ceres-solver学习笔记-pose_graph_2d.cc
qq_45402401的博客
03-13 389
ceres pose_graph_2d
Pose_graph_2d
caizou123123的博客
03-28 638
Cartographer – PoseGraph2D PoseGraph2D 继承于PoseGraph, PoseGraph继承于PoseGraphInterface PoseGraph2D 里面主要有两个部分OptimizationProblem2D, ThreadPool class PoseGraph2D: public PoseGraph { public: PoseGraph2D( ...
Cartographer源码阅读2D-后端-PoseGraph2D
yeluohanchan的博客
09-30 608
Cartographer源码阅读-2D后端-PoseGraph2D 后端PoseGraph2D 后端管理着轨迹及其相关的Node及Submap的位姿，并对各个位姿进行优化，也是分支定界的接口。 struct TrajectoryNodePose { // Node的数据 struct ConstantPoseData { // 时间 common::Time time; // 在Local SLAM坐标系下的位姿 transform::Rigid3d local_po
cartographer_pose_graph_2d
fb_941219的博客
06-22 920
本文主要学习了pose_Graph中的部分逻辑，特别是后端优化中的两种约束计算。不规范类图：部分数据结构：节点与约束的概念 Tgl∗Tln=TgnT_{gl} * T_{ln} = T_{gn}Tgl​∗Tln​=Tgn​ ：将节点在local坐标系下的位姿转成global坐标系下的位姿 TglT_{gl}Tgl​ ： TlnT_{ln}Tln​：node在local map frame坐标系下的位姿 这一步主要就是将 节点 添加到 的 中。 这里添加的节点位姿，实际上从前端结果可以看出，这里也有另
cartographer 源码解析 (四)
To be a better man
07-27 1348
这一章主要内容是多激光的数据同步 首先看一下global_trajectory_builder.cc里面的添加传感器数据AddSensorData() 废话不多数，上代码 void AddSensorData( const std::string& sensor_id, const sensor::TimedPointCloudData& timed_point_cloud_data) override { CHECK(local_trajectory_bui
ORB-SLAM2从理论到代码实现（七）：Tracking.cc程序详解（中）
qq_20123207的博客
09-14 2669
本人邮箱jinbo666888@qq.com,欢迎交流！ 这篇博客接上一篇的内容，继续看tracking线程。   void Tracking::MonocularInitialization()（StereoInitialization()由于类似，不再赘述） 步骤 1. 当第一次进入该方法的时候，没有先前的帧数据，将当前帧保存为初始帧和最后一帧，并初始化一个初始化器。 2....
Cartographer源码阅读-2D后端-PoseGraph2D
奔跑的花的博客
10-09 519
目录Cartographer源码阅读-2D后端-PoseGraph2D后端PoseGraph2D添加Node获取当前轨迹(Local SLAM坐标系）在Global SLAM坐标系下的位姿:GetLocalToGlobalTransform()回环计算接口:ComputeConstraintsForNode()将submap加入优化问题:InitializeGlobalSubmapPoses()执行优化:DispatchOptimization() Cartographer源码阅读-2D后端-PoseGra
Cartographer后端之PoseGraph2D二
YGG12022的博客
04-09 754
这部分主要开始讲代码了，以下接口可根据需要自行修改，由于公司原因，只讲官方源码， 自己做的地方等哪天想不起来自己看把，写的这些基本都是怕之后很久不做忘了。 一、参数部分 类型PoseGraph2D是从类PoseGraph派生而来的，而PoseGraph又继承了接口类PoseGraphInterface。类PoseGraph和类PoseGraphInterface都是抽象类，定义了很多纯虚函数，并没有定义任何成员变量。而PoseGraph2D则是用于2D建图的实现，下表列举了它的成员变量。 我们所关心的
cartographer 代码思想解读（18）- PoseGraph2D整体处理流程2
jiajiading的博客
11-27 1316
cartographer 代码思想解读（18）- PoseGraph2D整体处理流程2后端（后台）任务压栈AddWorkItem后台任务执行循环DrainWorkQueue后端图优化任务管理函数HandleWorkQueue优化函数RunOptimization总结 接上篇。 后端（后台）任务压栈AddWorkItem 后端优化的操作基本都是采用线程池在后台运行，cartographer采用了一个个任务放入任务队列work_queue_中，然后排队调用执行。 // 将一个函数地址加入到一个工作队列中 v
cartographer的submap_2d.cc/h
最新发布
dehuyue的博客
03-18 561
将点云插入到submap中，当点云数据等于num_range_data时就新建submap，再将点云插入到二个submap中当第一个点云等于2倍的num_range_data是，删除第一个，创建第三个。在submap_2d.h的Submap类中。是对继承的纯虚函数重写和成员的声明。ActiveSubmaps2D类中。啥样的地图在lua文件里会有设置。在submap_2d.cc里。先看看Submap2D继承。对Submap进行继承。在Submap.h中。
Cartograoher后端之PoseGraph2D中的线程池与工作队列
YGG12022的博客
04-09 496
到了这里要开始讲Cartographer各部分与线程池和工作队列相关的地方了，这部分分为添加线程池的构造、添加工作队列、处理工作队列等。 这里没讲全，重要一点的部分后面会单独开个专栏去讲，后面的专栏主要偏向实际应用时补充的功能，会比较贵，不喜勿喷，都是花时间弄的，熟人直接找我就行了不收费的。 PoseGraph2D中线程池的构造 thread_pool_由 MapBuilder构造时传入， thread_pool_的构造时传入最大线程个数的参数。 一、添加工作队列AddWorkItem con.
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2D-2D：对极约束1. 对极约束1.1 物理意义1.2 数学推导2 尺度不确定性3 三角测量3.1 什么是三角测量？3.2 三角测量的数学表达 上一篇博客记录了3D-2D：PnP算法，本篇博客记录一下2D-2D：对极约束算法，并简单谈一下自己理解。 1. 对极约束 首先我们要先搞清楚对极约束是用来干什么用的，然后在来搞清楚它的原理。 那么，对极约束是用来干什么用的呢？ 答：在已知 2D 的像素坐...
cartographer导航的时候更新地图
南北粉面馆
10-01 1651
我的方案， 1- 使用谷歌作者的overlapping_submaps_trimmer_2d来缩减地图，但是这个计算量太大了，我使用了局部计算来代替全局计算，这样间隔一段时间就缩减1-2个地图，计算量有所降低，其实还有更低的（还未实现，思路是不重复计算所有地图，维护一个数据，每次只更新新增的部分） std::vector<SubmapId> near_submap; if(newly_finished_submap_flag) { cartog
cartographer探秘第四章之代码解析（一） --- SLAM处理过程 --- 文章索引
李想的博客
07-26 2511
本次阅读的源码为 release-1.0 版本的代码 https://github.com/googlecartographer/cartographer_ros/tree/release-1.0 https://github.com/googlecartographer/cartographer/tree/release-1.0 也可以下载我上传的 全套工作空间的代码，包括 protobu...
Cartographer源码阅读2D&3D-删除Submap机制
yeluohanchan的博客
09-30 1592
Cartographer源码阅读-删除Submap机制-PureLocalizationTrimmer trim的删除接口在map_builder.cc文件中有所阐述。共包含两种trim的机制，第一种是OverlappingSubmapsTrimmer2D类型的，只用在2D SLAM中；第二种是PureLocalizationTrimmer，在2D和3D中都可以用。 删除机制的入口 int MapBuilder::AddTrajectoryBuilder( const std::set<Sen
cartographer 代码思想解读（17）- PoseGraph2D整体处理流程1
jiajiading的博客
11-25 2002
cartographer 代码思想解读（14）- PoseGraph2D整体处理流程 前面分析了位姿图结构，优化的原理，约束的形成以及优化求解等具体实现，同时也提前介绍了PoseGraph2D内的成语变量。本节作为最后一节将整个后端的优化的流程（包括如何调用约束以及求解器）进行分析。 ...
cartographer源码解析
05-25
Cartographer 是一款 Google 开源的用于实时构建 2D 和 3D 室内地图的工具，主要用于在机器人等移动设备上进行定位和建图任务。本文将对 Cartographer 的源代码进行分析解读，以帮助读者更好地理解该工具的实现原理。 1. 源码结构 Cartographer 的源码分为多个部分，包括： - cartographer：主要代码库，包含地图构建、局部地图匹配、位姿估计等核心功能。 - cartographer_ros：ROS wrapper，将 cartographer 代码库与 ROS 框架进行了整合，提供了 ROS 接口。 - cartographer_rviz：RViz 插件，用于可视化展示地图、轨迹等信息。 - cartographer_android：Android 版本，用于在 Android 系统上运行 Cartographer。 2. 核心算法 Cartographer 采用了多种算法来实现室内地图的构建和定位，其中比较重要的算法包括： - 位姿图优化（Pose Graph Optimization）：通过对传感器数据进行多次优化，得到机器人在运动过程中的位置和方向信息。 - 实时建图（Real-Time Mapping）：使用激光雷达等传感器，实时获取机器人周围环境的信息，构建室内地图。 - 局部地图匹配（Local Submap Matching）：将当前传感器数据与已构建的局部地图进行匹配，从而得到更准确的位置信息。 - 点云滤波（Point Cloud Filtering）：将激光雷达获取的点云数据进行滤波处理，去除噪声和无效数据。 3. 关键函数解析 以下是 Cartographer 中比较重要的几个函数的解析： - cartographer/mapping/internal/pose_graph_2d.cc: PoseGraph2D::AddNode()：向位姿图中添加新的节点，包括节点 ID、位姿信息等。 - cartographer/mapping/internal/pose_graph_2d.cc: PoseGraph2D::AddConstraint()：向位姿图中添加新的约束，包括约束类型、起始和终止节点 ID、约束值等。 - cartographer/mapping/internal/scan_matching/ceres_scan_matcher.cc: CeresScanMatcher::Match()：使用 Ceres 库实现激光雷达数据与局部地图的匹配过程。 - cartographer/mapping/internal/3d/optimization/optimization_problem_3d.cc: OptimizationProblem3D::Solve()：使用 Ceres 库实现位姿图优化过程，得到机器人在运动过程中的位置和方向信息。 - cartographer/mapping/internal/3d/scan_matching/real_time_correlative_scan_matcher_3d.cc: RealTimeCorrelativeScanMatcher3D::Match()：实时建图过程中使用的一种激光雷达数据与局部地图的匹配算法。 4. 开发环境 Cartographer 的开发环境需要使用 Google 推荐的 Bazel 构建系统，以及 C++11 编译器和 ROS 框架。具体的开发环境搭建和编译过程可以参考 Cartographer 的官方文档。 5. 总结 Cartographer 是一款非常优秀的室内地图构建和定位工具，在机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用。本文对 Cartographer 的源代码进行了分析解读，希望能够帮助读者更好地理解该工具的实现原理。
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