Cartographer VS Gmapping

Cartographer

• 传感器输入，局部SLAM，全局SLAM
• 恒速模型
• CSM：
  • real_time CSM:算法步骤：将地图划分成小格子并在每个小格子进行采样；对采样点进行评分，评分最高的作为结果输出。优点是对初值不敏感，缺点是计算量大。
  • ceres CSM:算法步骤：构造cost：地图cost，平移cost；选择优化器并求解。优点是计算精确解，缺点是对初值敏感。
  • fast CSM: 回环检测，分支定界加速（分支就是扩展，定界就是剪枝）。
• 建图：

Gmapping:

• 基于RBpf算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。
• 在RBpf基础上改进提议分布和选择性重采样。
• 优点：在构建小场景地图所需的计算量较小且精度较高；缺点：随着场景增大所需的粒子增加，因为每个粒子都携带一张地图，因此在构建大地图是所需内存和计算量都会增加。

Cartographer VS Gmapping

• 一个基于图优化框架的SLAM，一个基于滤波框架的SLAM。
• 都涉及时间复杂度和空间复杂度的权衡：Gmapping牺牲空间复杂度保证时间复杂度，这就造成Gmapping不适合构建大场景地图；Cartographer存储空间相当中只用一个粒子，但需要复杂的矩阵运算，因此计算量大。