1樓：
Gazebo裡面搭建的迷宮：
下面是最常用的三種建圖方式來建圖，當然使用的是同樣的機械人模型。
建圖時候都有注意技巧性，盡量慢穩周全，然後挑選每種方式下建圖的最好結果。
cartographer另乙個明顯優勢：它還可以繼續建圖，這個面對環境變化問題非常實用了。
2樓：速感科技
正如作者所說，Cartograhper的設計目的是為了解決在有限的計算資源下，能夠實時地獲取相對較高精度的2D地圖，考慮到基於模擬策略的粒子濾波方法在較大環境時對記憶體和計算資源的高需求，Cartographer採用基於圖網路的優化方法。
圖方法一般需要考慮如下因素：
圖的生成（節點和邊的指代及型別等）；
圖的維護（在大範圍和有行人干擾等場合，考慮到計算資源，對圖進行刪減，替換，插入，合併，以及其他有助於對圖進行快速檢索的其他操作）；
圖的求解（根據情形考慮區域性優化求解，回環姿態圖優化求解，回環全圖優化求解等，而方法上都一般比較固定）。
Cartograhper主要從2個方面入手處理這些圖相關的問題：
採用2分級的圖結構,整個地圖分為多個子圖，而每個子圖表示為占用格結構，新Scan只在子圖內處理以保證快速和穩定的處理時間，另一方面，在檢測到回環時通過對包括所有子圖姿勢的全圖進行優化求解以消除Scan和子圖匹配所引入的累計誤差問題，這裡由於不是對所有Scan進行處理，而是以子圖為單位進行，使得整個的優化求解時間極大的縮小。
回環相關的效能優化，比較直接的做法通過給予當前位置的估計值進行相鄰範圍內的回環檢測，這種方法和當前位置的估計精度相關，或是通過縮小地圖進行粗糙地匹配，此處Cartograhper採用分支界限+DFS搜尋的策略以進行回環的檢測和相對位姿求解，相比傳統的先檢測回環，在求解相對位姿來說，顯得結構上更為統一，將建立回環的過程轉化為乙個查詢過程，而另一方面，當完成對離散候選解空間的樹形構造後，在樹中對解的查詢過程速度很快，剩下的對於建樹過程中的節點的Bound的選擇通過對子圖的precompute來完成，這種中間結構的引入（代價O(n)）使得回環過程可以實時的完成，從而通過回環不斷調整子圖以消除累計誤差。
所以，Cartographer可以說是從工程的角度入手為2D-SLAM在適中的硬體上執行提供了乙個較好的範例。
3樓：staven
問大神乙個簡單的問題，orb-slam和cartographer用的這些bag檔案是怎麼生成的？我能夠自己用攝像頭採集得到嗎？
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