Cartographer代码阅读笔记:前端和后端的入口
文章目录
- 前沿
- 代码解析
- 小结
前沿
Local SLAM中的任务是接收激光雷达的扫描数据、进行扫描匹配、估计机器人位姿和将符合条件的扫描数据插入到子图中,而不具备任何闭环检测和全局优化的能力(这些是Global SLAM中的任务)。Local SLAM 和 Global SLAM之间一定存在某种通讯才使得后端(Global SLAM)能够看到前端(Local SLAM)构建的子图和位姿估计等信息,进而实现闭环检测和全局优化的目的。而这一工作被封装在一个GlobalTrajectoryBuilder类型的对象中。
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本文的代码文件在:cartographer/mapping/internal/global_trajectory_builder_2d.cc
接下来探讨一下该文件中关键函数的具体实现过程:
代码解析
GlobalTrajectoryBuilder()函数分析
/** * @brief GlobalTrajectoryBuilder的构造* @param local_trajectory_builder 记录了轨迹跟踪器,是前端的核心类型* @param trajectory_id 轨迹索引* @param pose_estimate 记录了位姿图,是后端核心类型* @param local_slam_result_callback 记录了一个std::function类型的回调函数*/GlobalTrajectoryBuilder(std::unique_ptr<LocalTrajectoryBuilder> local_trajectory_builder,const int trajectory_id, PoseGraph* const pose_graph,const LocalSlamResultCallback& local_slam_result_callback): trajectory_id_(trajectory_id),pose_graph_(pose_graph),local_trajectory_builder_(std::move(local_trajectory_builder)),local_slam_result_callback_(local_slam_result_callback) {}~GlobalTrajectoryBuilder() override {}
AddSensorData()函数分析
/** * @brief 处理激光点云数据* @param sensor_id 记录了传感器类型* @param timed_point_cloud_data 记录了带时间戳的点云数据*/void AddSensorData(const std::string& sensor_id,const sensor::TimedPointCloudData& timed_point_cloud_data) override {// 检测前端处理对象是否存在CHECK(local_trajectory_builder_)<< "Cannot add TimedPointCloudData without a LocalTrajectoryBuilder.";// 通过local_trajectory_builder_对象的AddRangeData成员函数完成Local SLAM的任务,// 并返回前端处理结果,该结果记录了更新后子图信息和子图位姿信息 std::unique_ptr<typename LocalTrajectoryBuilder::MatchingResult>matching_result = local_trajectory_builder_->AddRangeData(sensor_id, timed_point_cloud_data);if (matching_result == nullptr) {return;}// 计数器自增,记录了前端输出的次数kLocalSlamMatchingResults->Increment();std::unique_ptr<InsertionResult> insertion_result;// 判断扫描数据是否成功插入子图if (matching_result->insertion_result != nullptr) {// 计数器自增,记录了前端成功插入子图的次数kLocalSlamInsertionResults->Increment();// pose_graph增加一个节点,会进行回环检测和后端优化,// 如果一切正常,会返回一个轨迹节点索引,记录到临时对象node_id中auto node_id = pose_graph_->AddNode(matching_result->insertion_result->constant_data, trajectory_id_,matching_result->insertion_result->insertion_submaps);CHECK_EQ(node_id.trajectory_id, trajectory_id_);// 结合前端处理的结果和后端输出的节点索引,实例化insertion_result对象insertion_result = common::make_unique<InsertionResult>(InsertionResult{node_id, matching_result->insertion_result->constant_data,std::vector<std::shared_ptr<const Submap>>(matching_result->insertion_result->insertion_submaps.begin(),matching_result->insertion_result->insertion_submaps.end())});}// 如果提供了回调函数,就调用该回调函数,同时将前端处理结果和刚构建的insertion_result对象传参if (local_slam_result_callback_) {local_slam_result_callback_(trajectory_id_, matching_result->time, matching_result->local_pose,std::move(matching_result->range_data_in_local),std::move(insertion_result));}}
小结
文中出现了两个核心对象,分别是:前端核心对象LocalTrajectoryBuilder2D和后端核心对象PoseGraph2D。同时知道了前后端如何配合完SLAM工作。
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