ROS-2Dslam算法比较
ros系统上常用的2d建图算法有四种,它们分别是gmapping、谷歌cartographer、hector、Karto。
Gmapping算法
目前激光2Dslam用得最广的方法,gmapping是基于RBPF粒子滤波的算法,优点是定位准确,但需要完整的硬件平台,需要激光数据和里程计数据。主要框架如下:
优点:是在构建小场景地图所需的计算量较小且精度较高,相比Cartographer在构建小场景地图时,Gmapping不需要太多的粒子并且没有回环检测因此计算量小于Cartographer而精度并没有差太多。并且CPU资源消耗比Cartographer小。在长廊及低特征场景中建图效果好。
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幅地图,因此在构建大地图时所需内存和计算量都会增加。因此不适合构建大场景地图。并且没有回环检测,因此在回环闭合时可能会造成地图错位,虽然增加粒子数目可以使地图闭合但是以增加计算量和内存为代价。依赖里程计(odometry),无法适用无人机及地面小车不平坦区域;无回环。
问题的关键在计算量,gmapping为单线程程序,多核cpu不起作用。计算量与地图分辨率、粒子数成正比,分辨率越大、粒子数越多,cpu占用率越高。cpu的高负荷导致一次数据处理的时间变长,从而导致部分数据得不到处理。cpu负荷越高,遗漏的数据越多,造成状态估计的不连续。这就是为什么随着粒子数的增加或地图分辨率的提高,会出现地图扭曲、未知区域变大、直接拼图失败等现象。
cartographer算法
cartographer是google推出的一套基于图优化的SLAM算法,cartographer采取的是google的ceres构建problem优化,采取的是4线程后端优化。
Cartographer主要理论是通过闭环检测来消除构图过程中产生的累积误差。用于闭环检测的基本单元是submap。一个submap是由一定数量的laser scan构成。将一个laser scan插入其对应的submap时,会基于submap已有的laser scan及其它传感器数据估计其在该submap中的最佳位置。submap的创建在短时间内的误差累积被认为是足够小的。然而随着时间推移,越来越多的submap被创建后,submap间的误差累积则会越来越大。
因此需要通过闭环检测适当的优化这些submap的位姿进而消除这些累积误差,这就将问题转化成一个位姿优化问题。当一个submap的构建完成时,也就是不会再有新的laser scan插入到该submap时,该submap就会加入到闭环检测中。闭环检测会考虑所有的已完成创建的submap。当一个新的laser scan加入到地图中时,如果该laser scan的估计位姿与地图中某个submap的某个laser scan的位姿比较接近的话,那么通过某种 scan match策略就会找到该闭环。
Cartographer中的scan match策略通过在新加入地图的laser scan的估计位姿附近取一个窗口,进而在该窗口内寻找该laser scan的一个可能的匹配,如果找到了一个足够好的匹配,则会将该匹配的闭环约束加入到位姿优化问题中。Cartographer的重点内容就是融合多传感器数据的局部submap创建以及用于闭环检测的scan match策略的实现。
优点:有回环检测,不会出现地图错位。累计误差低,能天然的输出协方差矩阵,后端优化的输入项。成本较低的雷达也能跑出不错的效果。没有imu和odom,只有雷达也可以建图,还可以手持建图。可以建图上万平米。
缺点:只有5cm的地图分辨率。内存占用较大,算法体量较大,需要花上很久的时间才能稍微看得懂。
hector算法
缺点:对激光硬件要求比较高,没有回环检测,机器人行驶速度过快会导致建图失败。
karto算法
https://blog.csdn.net/wangguchao/article/details/85328459
https://www.cnblogs.com/kuangxionghui/p/8494566.html
https://blog.csdn.net/h1475457833/article/details/118439886
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/8213578.html
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