Karto_slam源码框架分析

Karto_slam可以说第一次把因子图优化内容用于slam当中，是具有划时代意义的开源激光slam系统。
它的主要贡献有两个：（1）提出了一个效果更好的扫描匹配过程；
（2）利用观测信息、位姿关系构建因子图，求解最佳回环估计。

参考：Karto_slam框架与代码解析
Karto SLAM算法学习

一、整体框架

整体来说，看代码的话，karto代码框架还是比较整洁的，唯一的不好就是把多个类都放在同一个文件下了，造成代码特别庞大，尤其是Mapper.cpp文件，其基本上包含了所有算法核心。
在karto_slam文件夹下，主要关注两个：slam_karto.cpp和spa_solver.cpp；
在open_karto文件夹下，主要关注src文件夹中的Mapper.cpp，其中include里的Mapper.h有地图查找模板的具体实现。

同样的，重要的函数就是标红的函数：MatchScan()和TryCloseLoop()。
KartoSLAM是基于图优化的方法，用高度优化和非迭代 cholesky矩阵进行稀疏系统解耦作为解，图优化方法利用图的均值表示地图，每个节点表示机器人轨迹的一个位置点和传感器测量数据集，箭头的指向的连接表示连续机器人位置点的运动，每个新节点加入，地图就会依据空间中的节点箭头的约束进行计算更新．

二、扫描匹配

匹配的方式是scanTomap，兴趣区域就是矩形形状的submap，也可以将这块区域理解为参考模型。
以里程计估计的位置为中心的一个矩形区域，用以表示最终位置的可能范围，在匹配时，遍历搜索区域，获取响应值最高的位置。
对于激光获得的数据信息，以一定的角分辨率和角偏移值进行投影，获取查找表，用以匹配。

kt_double ScanMatcher::MatchScan(LocalizedRangeScan* pScan, const LocalizedRangeScanVector& rBaseScans, Pose2& rMean,
                                   Matrix3& rCovariance, kt_bool doPenalize, kt_bool doRefineMatch)
  {
    //  set scan pose to be center of grid1. 得到激光帧的传感器位姿
    Pose2 scanPose = pScan->GetSensorPose();

    // scan has no readings; cannot do scan matching
    // best guess of pose is based off of adjusted odometer reading
	//扫描没有读数，不能做扫描匹配
	//姿势的最佳猜测是基于调整后的里程表读数
    if (pScan->GetNumberOfRangeReadings() == 0)
    {
      rMean = scanPose;

      // maximum covariance
      rCovariance(0, 0) = MAX_VARIANCE;  // XX
      rCovariance(1, 1) = MAX_VARIANCE;  // YY
      rCovariance(2, 2) = 4 * math::Square(m_pMapper->m_pCoarseAngleResolution->GetValue());  // TH*TH

      return 0.0;
    }

    // 2. 得到栅格的尺寸
    Rectangle2 roi = m_pCorrelationGrid->GetROI();

    // 3. 计算偏移 (in meters - lower left corner)
    Vector2 offset;
    offset.SetX(scanPose.GetX() - (0.5 * (roi.GetWidth() - 1) * m_pCorrelationGrid->GetResolution()));
    offset.SetY(scanPose.GetY() - (0.5 * (roi.GetHeight() - 1) * m_pCorrelationGrid->GetResolution()));

    // 4. 设置偏移
    m_pCorrelationGrid->GetCoordinateConverter()->SetOffset(offset);

    // 设置相关性栅格
    AddScans(rBaseScans, scanPose.GetPosition());

    // compute how far to search in each direction计算每个方向上的搜索距离
    Vector2 searchDimensions(m_pSearchSpaceProbs->GetWidth(), m_pSearchSpaceProbs->GetHeight());
    Vector2 coarseSearchOffset(0.5 * (searchDimensions.GetX() - 1) * m_pCorrelationGrid->GetResolution(),
                                          0.5 * (searchDimensions.GetY() - 1) * m_pCorrelationGrid->GetResolution());

    // a coarse search only checks half the cells in each dimension粗糙搜索只检查每一维的一半栅格
    Vector2 coarseSearchResolution(2 * m_pCorrelationGrid->GetResolution(),
                                              2 * m_pCorrelationGrid->GetResolution());

    // actual scan-matching实际的扫描匹配
    kt_double bestResponse = CorrelateScan(pScan, scanPose, coarseSearchOffset, coarseSearchResolution,
                                           m_pMapper->m_pCoarseSearchAngleOffset->GetValue(),
                                           m_pMapper->m_pCoarseAngleResolution->GetValue(),
                                           doPenalize, rMean, rCovariance, false);

    if (m_pMapper->m_pUseResponseExpansion->GetValue() == true)
    {
      if (math::DoubleEqual(bestResponse, 0.0))
      {
        // try and increase search angle offset with 20 degrees and do another match
		//尝试增加20度的搜索角度偏移并进行另一次匹配
        kt_double newSearchAngleOffset = m_pMapper->m_pCoarseSearchAngleOffset->GetValue();
        for (kt_int32u i = 0; i < 3; i++)
        {
          newSearchAngleOffset += math::DegreesToRadians(20);

          bestResponse = CorrelateScan(pScan, scanPose, coarseSearchOffset, coarseSearchResolution,
                                       newSearchAngleOffset, m_pMapper->m_pCoarseAngleResolution->GetValue(),
                                       doPenalize, rMean, rCovariance, false);

          if (math::DoubleEqual(bestResponse, 0.0) == false)
          {
            break;
          }
        }
      }
    }

    if (doRefineMatch)
    {//进行精细匹配
      Vector2 fineSearchOffset(coarseSearchResolution * 0.5);
      Vector2 fineSearchResolution(m_pCorrelationGrid->GetResolution(), m_pCorrelationGrid->GetResolution());
      bestResponse = CorrelateScan(pScan, rMean, fineSearchOffset, fineSearchResolution,
                                   0.5 * m_pMapper->m_pCoarseAngleResolution->GetValue(),
                                   m_pMapper->m_pFineSearchAngleOffset->GetValue(),
                                   doPenalize, rMean, rCovariance, true);
    }
    assert(math::InRange(rMean.GetHeading(), -KT_PI, KT_PI));

    return bestResponse;
  }

三、回环估计

回环检测的操作和添加邻近边类似，步骤较为繁琐：
1、依据当前的节点, 从Graph中找到与之相邻的所有节点(一定距离范围内)

2、采取广度优先搜索的方式，将相邻（next）与相连（adjacentVertices）添加进nearLinkedScans.

3、从sensorManager中取从前到后，依据id序号挑选与当前在一定距离范围内，且不在nearLinkedScans中的candidateScans, 当数量达到一定size，返回。

4、loopScanMatcher进行scanTomap的匹配，当匹配response 和covariance达到一定要求认为闭环检测到。得到调整的correct pose。

5、Add link to loop : 调整边（全局闭环）

6、触发correctPose: spa优化

kt_bool MapperGraph::TryCloseLoop(LocalizedRangeScan* pScan, const Name& rSensorName)
  {
    kt_bool loopClosed = false;

    kt_int32u scanIndex = 0;
	//寻找可能与当前帧发生闭环的观测帧
    LocalizedRangeScanVector candidateChain = FindPossibleLoopClosure(pScan, rSensorName, scanIndex);

    while (!candidateChain.empty())
    {
      Pose2 bestPose;
      Matrix3 covariance;
      kt_double coarseResponse = m_pLoopScanMatcher->MatchScan(pScan, candidateChain,
                                                               bestPose, covariance, false, false);//进行扫描匹配

      m_pMapper->FireLoopClosureCheck(stream.str());
      if ((coarseResponse > m_pMapper->m_pLoopMatchMinimumResponseCoarse->GetValue()) &&
          (covariance(0, 0) < m_pMapper->m_pLoopMatchMaximumVarianceCoarse->GetValue()) &&
          (covariance(1, 1) < m_pMapper->m_pLoopMatchMaximumVarianceCoarse->GetValue()))
      {
        LocalizedRangeScan tmpScan(pScan->GetSensorName(), pScan->GetRangeReadingsVector());
        tmpScan.SetUniqueId(pScan->GetUniqueId());
        tmpScan.SetTime(pScan->GetTime());
        tmpScan.SetStateId(pScan->GetStateId());
        tmpScan.SetCorrectedPose(pScan->GetCorrectedPose());
        tmpScan.SetSensorPose(bestPose);  // This also updates OdometricPose.
        kt_double fineResponse = m_pMapper->m_pSequentialScanMatcher->MatchScan(&tmpScan, candidateChain,
                                                                                bestPose, covariance, false);//再次扫描匹配
                                                                                
        m_pMapper->FireLoopClosureCheck(stream1.str());
        if (fineResponse < m_pMapper->m_pLoopMatchMinimumResponseFine->GetValue())
          m_pMapper->FireLoopClosureCheck("REJECTED!");
        else
        {
          m_pMapper->FireBeginLoopClosure("Closing loop...");

          pScan->SetSensorPose(bestPose);
          LinkChainToScan(candidateChain, pScan, bestPose, covariance);
          CorrectPoses();//执行优化计算，修正位姿

          m_pMapper->FireEndLoopClosure("Loop closed!");
          loopClosed = true;
        }
      }

      candidateChain = FindPossibleLoopClosure(pScan, rSensorName, scanIndex);
    }

    return loopClosed;
  }