绿竹巷人
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cartographer算法(一)——概述及框架

cartographer概述

cartographerr是google推出的一套基于图优化的SLAM算法

原文：W. Hess, D. Kohler, H. Rapp, and D. Andor, Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM, in Robotics and Automation (ICRA), 2016 IEEE International Conference on. IEEE, 2016. pp. 1271–1278.

使用语言： C++
开发平台： ROS
开发配置：64位CPU，16 GBRAM，Ubuntu 14.04或16.04，gcc版本4.8.4和5.4.0

架构简介

cartographer 的架构，主要由 Local SLAM 和 Global SLAM 两部分组成
cartographer算法(一)——概述及框架_第1张图片

Local SLAM

  • 利用里程计(Odometry)和IMU数据进行轨迹推算，给出小车位姿估计值
  • 将位姿估计值作为初值，对雷达数据进行匹配，并更新位姿估计器的值
  • 雷达一帧帧数据经过运动滤波后，进行叠加，形成子图(submap)

Global SLAM

  • 回环检测
  • 后端优化，全部子图形成一张完整可用的地图

这篇文章只是对cartographer的概述，接下来几篇文章将针对cartographer的论文、程序结构、具体代码，展开详细的介绍

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