【SLAM】（一）Google Cartographer的初步尝试

最近刚定了毕业设计的题目，大概是做SLAM方向，恰好Google不久前开源了他的室内SLAM库Cartographer，我就拿来用实验室的Robot试了一下，总体效果还是很好的。

• Cartographer的Github： https://github.com/googlecartographer

• Google的Paper：http://download.csdn.net/detail/jsgaobiao/9678941

• Cartographer的官方文档：https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/

Cartographer是Google的开源SLAM库，并且包含了ROS接口，主要依赖的传感器是激光雷达（Lidar）和惯性导航仪（IMU），用于2D和3D的室内SLAM。
它的设计目标是实现低计算资源消耗，实时优化，不追求高精度（可以达到r=5cm级别的精度）
Paper中说了，它主要的贡献并不在算法层面，而是提供了工程上高效率、Robust的代码实现（所以更要把它代码跑起来试一试~）。它的一个关键点在于将branch and bound（分支限界算法）引入到 loop closure的过程中，提高与之前submap比较的效率。

算法的基本思路可以看这个图：

Scan是激光扫描的单帧数据，通过累加Scan来构建局部地图（Submap）。Cartograp