导航的时候自动更新地图的思路，附使用cartographer的解决方案

首先说下原来错误的思路：就是新地图匹配上旧地图，然后就把旧地图替换，或者更新旧地图，这种思路错误的原因是，任何的匹配都是有匹配误差的，从1月份一直匹配到12月份，就算一个月的累积误差是1mm，12个月后也有1cm的误差了，这显然不是自动更新想看到的。

那后来怎样的思路呢？

这里我们总想着要扔掉旧地图，这就是错误的根源(死胡同)，扔掉了旧地图就会出现上面的问题，1天不会有太大的误差，一个星期后就不好说喽，特别是环境变化大的场地。那这就遇到了似乎永远解决不了的难题，其实是我们进入了一个死胡同，那就是我们惯性思维的认为地图100%会发生改变。

如果有99%的地图经常发生改变，但是有1%的地图永远不改变，我们是否可以实现自动更新地图呢？这个是可以的，我们可以利用这个1%的区域实现初始化重定位，然后绕着变化的99%的区域走一圈，然后再回到1%不变的区域实现闭环检测实现累计误差的消除，同时更新了变化的99%的区域。而且每次更新的误差维持在同一水平。

如何有1%不变的区域呢？

1-真的有1%的区域是不变的（自动更新精度是初始化匹配的精度）
2-使用landmark（激光特征、反光柱、二维码）保持一个全局唯一位置，可以让机器人开机自定位（自动更新精度是landmark检测的精度）

有了这1%不变的轮廓或者landmark，我们可以一辈子自动更新，并且不担心误差累积，

就好像30年过去了，家乡已经变化的面目全非，但是看到家门口的那棵大杨树，我还能依稀想起家乡30年前的样子！

初步测试结果：基本满足，后续再更新来看

cartographer的思路就是map是固定的地图，然后不断检测和map匹配度较好的地图然后固定住，两个固定住的新地图之间的地图也固定住，但是这里有个很重要的地方，那就是新更新的部分可以用于导航，但是要固定的地图一定是和map进行匹配的地图，不能用新更新的地图（不然又陷入了死胡同）。

2021-10-18补充：
由于导航时新增的地图的是匹配旧地图新增的，所以在后端优化时的权重要比老地图的权重小，不然又要累计误差，仿真和真机测试暂时还ok，目前测试使用20天前的地图，面积变化90%，一直更新运行，保守估计精度+/-2cm

2021-10-21补充：
如果走的太远，而且单个子图有比较大的误差，即使有回环更新的地图也可能会不准确。