C++?Cartographer源碼中MapBuilder怎么聲明與構造

這篇文章主要介紹“C++ Cartographer源碼中MapBuilder怎么聲明與構造”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“C++ Cartographer源碼中MapBuilder怎么聲明與構造”文章能幫助大家解決問題。

開始一條軌跡

添加軌跡是開啟Cartographer的大門. 顧名思義, 添加軌跡就是AddTrajectory. 我們最先接觸到的AddTrajectory函數是Node類里面的. 這個函數除了我們之前詳細提到的添加傳感器等功能之外,還有一個核心函數:

  // 調用map_builder_bridge的AddTrajectory, 添加一個軌跡
  const int trajectory_id =
      map_builder_bridge_.AddTrajectory(expected_sensor_ids, options);

這一行調用了Map_builder_bridge_的AddTrajectory添加一條軌跡. map_builder_bridge_從何而來呢?在Node類的構造函數中有個初始化列表,用于構造MapBuilderBridge這個類.

map_builder_bridge_(node_options_, std::move(map_builder), tf_buffer)

我們看到MapBuilderBridge構造函數有三個參數,其中一個(中間一個)就是std::unique_ptr<cartographer::mapping::MapBuilderInterface> ,也就是MapBuilderInterface這個類的指針. MapBuilderInterface這個類和MapBuilder是父子關系, 所以這個地方實際上構造的是MapBuilder這個類. 這個map_builder又是那來的呢? 他在Cartographer的入口程序: node_main.cc中, 就出現了,

  // MapBuilder類是完整的SLAM算法類
  // 包含前端(TrajectoryBuilders,scan to submap) 與 后端(用于查找回環的PoseGraph) 
  auto map_builder =
      cartographer::mapping::CreateMapBuilder(node_options.map_builder_options);//在map_builder.cc中實現，工廠函數
                                                                                //在這里,實例化一個MapBuilder, 而MapBuilder是MapBuilderInterface的子類
                                                                                //MapBuilder的AddTrajectoryBuilder實例化了CollatedTrajectoryBuilder

CreateMapBuilder這個函數是在map_builder.cc中實現:

// 工廠函數,生成接口API
std::unique_ptr<MapBuilderInterface> CreateMapBuilder(
    const proto::MapBuilderOptions& options) {
  return absl::make_unique<MapBuilder>(options);
}

可見CreateMapBuilder就是返回了構造好了的MapBuilder類. 而cpp允許子類用父類代替實現多態, 所以上面用MapBuilderInterface也不會出錯.

再回到node_main.cc中的CreateMapBuilder, 這個意思就是用傳入的選項構造一個MapBuilder類的對象并返回這個對象,然后再到node.cc中, 把node_main.cc中的CreateMapBuilder作為Node的構造函數的變量傳給Node構造出map_builder_bridge_這個變量(MapBuilderBridge類). 在調用Node的AddTrajectory的時候, 通過調用map_builder_bridge_.AddTrajectory完成一條軌跡的添加.

MapBuilderBridge類的AddTrajectory函數

回到map_builder_bridge_.AddTrajectory, 下面摘取了 MapBuilderBridge::AddTrajectory主要的部分:

int MapBuilderBridge::AddTrajectory(
    const std::set<cartographer::mapping::TrajectoryBuilderInterface::SensorId>&
        expected_sensor_ids,
    const TrajectoryOptions& trajectory_options) 
{
    // Step: 1 開始一條新的軌跡, 返回新軌跡的id,需要傳入一個函數
    const int trajectory_id = map_builder_->AddTrajectoryBuilder(
    expected_sensor_ids, trajectory_options.trajectory_builder_options,
    [this]() {
    OnLocalSlamResult(trajectory_id, time, local_pose, range_data_in_local);
    });
    // Step: 2 為這個新軌跡 添加一個SensorBridge
    sensor_bridges_[trajectory_id] = absl::make_unique<SensorBridge>(
    trajectory_options.num_subdivisions_per_laser_scan,
    trajectory_options.tracking_frame,
    node_options_.lookup_transform_timeout_sec,
    tf_buffer_,
    map_builder_->GetTrajectoryBuilder(trajectory_id)); // CollatedTrajectoryBuilder
    ......
    return trajectory_id;
}

傳入的參數有一個std::set<...Sensor_id>類型的變量,std::set是一個容器,可以簡單理解為鍵值對,而鍵就是值,值就是鍵.(比較基礎不細說啦).另一個就是從node_main.cc就跟著我們的TrajectoryOptions. 也就是配置文件讀取的內容. 返回值很簡單,就是新建軌跡的編號. Cartographer允許有多個軌跡同時維護,而且后面我們會發現, Cartographer定位其實就是把建好的地圖和定位作為兩個不同的軌跡實現的, 這個我們在這個系列的最后會說.

咱們看一下expected_sensor_ids的面目,他是一個結構體, 在Cartographer部分的trajectory_builder_interface.h中實現:

  struct SensorId {
    // c++11: 限域枚舉 enum class 
    enum class SensorType {
      RANGE = 0,
      IMU,
      ODOMETRY,
      FIXED_FRAME_POSE,
      LANDMARK,
      LOCAL_SLAM_RESULT
    };
    SensorType type;  // 傳感器類型
    std::string id;   // topic的名字
    bool operator==(const SensorId& other) const {
      return std::forward_as_tuple(type, id) ==
             std::forward_as_tuple(other.type, other.id);
    }
    bool operator<(const SensorId& other) const {
      return std::forward_as_tuple(type, id) <
             std::forward_as_tuple(other.type, other.id);
    }
  };

其中比較有用的是它規定了一個傳感器的類型與一個對應的topic的名字. 傳感器的類型是一個限域枚舉(枚舉類). 總之作用就是聯系topic與topic對應的傳感器類型, 以便后續維護.

Node的AddTrajectory實際上是調用的MapBuilderBridge的AddTrajectory. 咱們看看map_builder_bridge中的AddTrajectory. 這個函數分為三個步驟:

• 開啟一條新軌跡

• 給新軌跡添加傳感器

• 保存軌跡的參數配置

第一步程序如下:

  // Step: 1 開始一條新的軌跡, 返回新軌跡的id,需要傳入一個函數
  const int trajectory_id = map_builder_->AddTrajectoryBuilder(
      expected_sensor_ids, trajectory_options.trajectory_builder_options,
      // lambda表達式 local_slam_result_callback_
      [this](const int trajectory_id, 
             const ::cartographer::common::Time time,
             const Rigid3d local_pose,
             ::cartographer::sensor::RangeData range_data_in_local,
             const std::unique_ptr<
                 const ::cartographer::mapping::TrajectoryBuilderInterface::
                     InsertionResult>) {
        // 保存local slam 的結果數據 5個參數實際只用了4個
        OnLocalSlamResult(trajectory_id, time, local_pose, range_data_in_local);
      });

這一塊很復雜,一開始看很可能看不透,所以值得仔細剖析. 在第三部分剖析.

第二部分程序如下:

  // Step: 2 為這個新軌跡 添加一個SensorBridge
  sensor_bridges_[trajectory_id] = absl::make_unique<SensorBridge>( //sensor_bridges_是一個unorderedmap
      trajectory_options.num_subdivisions_per_laser_scan,
      trajectory_options.tracking_frame,
      node_options_.lookup_transform_timeout_sec, 
      tf_buffer_,
      map_builder_->GetTrajectoryBuilder(trajectory_id)); // map_builder是MapBuilder的實例化,  在map_builder.h中實現,
                                                          // 返回當前軌跡的CollatedTrajectoryBuilder的指針.
                                                          // CollatedTrajectoryBuilder就是前端后端綁在一起的,傳給了SensorBridge

作用是為第一步添加的軌跡, 聯合一個傳感器相關處理與維護器. 這一塊將在傳感器的數據分發器部分詳細解讀. 咱們這解主要挖掘MapBuilder相關部分,而不是Sensor部分.

MapBuilder類的AddTrajectoryBuilder函數

新建軌跡通過調用map_builder的AddTrajectoryBuilder方法, 依舊只摘取重要的部分程序:

/**
 * @brief 創建一個新的 TrajectoryBuilder 并返回它的 trajectory_id
 * 
 * @param[in] expected_sensor_ids 所有需要的topic的名字的集合
 * @param[in] trajectory_options 軌跡的參數配置
 * @param[in] local_slam_result_callback 需要傳入的回調函數
 *        實際上是map_builder_bridge.cc 中的 OnLocalSlamResult() 函數
 * @return int 新生成的軌跡的id
 */
int MapBuilder::AddTrajectoryBuilder(
    const std::set<SensorId>& expected_sensor_ids,
    const proto::TrajectoryBuilderOptions& trajectory_options,
    LocalSlamResultCallback local_slam_result_callback) 
{
    std::unique_ptr<LocalTrajectoryBuilder2D> local_trajectory_builder;
    if (trajectory_options.has_trajectory_builder_2d_options()) {
      // local_trajectory_builder(前端)的初始化
      local_trajectory_builder = absl::make_unique<LocalTrajectoryBuilder2D>( //建立一個local_trajectory_builder
          trajectory_options.trajectory_builder_2d_options(),
          SelectRangeSensorIds(expected_sensor_ids));
    }
    DCHECK(dynamic_cast<PoseGraph3D*>(pose_graph_.get()));
    // CollatedTrajectoryBuilder初始化
    trajectory_builders_.push_back(absl::make_unique<CollatedTrajectoryBuilder>( //NOTE:MapBuilder::AddTrajectoryBuilder使用的是CollatedTrajectoryBuilder
        trajectory_options, sensor_collator_.get(), trajectory_id, 
        expected_sensor_ids,
        // 將2D前端與2D位姿圖打包在一起, 傳入CollatedTrajectoryBuilder
        CreateGlobalTrajectoryBuilder2D(  //全局軌跡構建器
                                          //CreateGlobalTrajectoryBuilder2D是global_trajectory_builderd的方法,
                                          //繼承自TrajectoryBuilderInterface,和CollatedTrajectoryBuilder一個父類
            std::move(local_trajectory_builder), //前端構建器
            trajectory_id, //
            static_cast<PoseGraph3D*>(pose_graph_.get()), //后端位姿圖
            local_slam_result_callback, pose_graph_odometry_motion_filter)));
}

先看傳入的參數. 傳入的有三個參數, 前面兩個為Sensor_id和配置參數, 咱們之前都詳細說到過.

重點要看的是最后一個參數. 最后一個傳入的參數是函數指針,也就是一個回調函數的地址(c++的基礎內容), 在上級直接使用的是一個lambda函數, lambda表達式我覺得可以定義為"一次性函數", 這里不深入討論了. 這個函數的類型的具體實現還是在trajectory_builder_interface中:

  // A callback which is called after local SLAM processes an accumulated
  // 'sensor::RangeData'. If the data was inserted into a submap, reports the
  // assigned 'NodeId', otherwise 'nullptr' if the data was filtered out.
  using LocalSlamResultCallback =
      std::function<void(int /* trajectory ID */, common::Time, //返回值為空, 5個參數列表
                         transform::Rigid3d /* local pose estimate */,
                         sensor::RangeData /* in local frame */,
                         std::unique_ptr<const InsertionResult>)>; //InsertionResult保存了地圖的具體數據,柵格值

咱們一一把這個函數和他的lambda表達式對照著看看

LocalSlamResultCallback有5個參數, 分別是: 1. 軌跡的id, 時間戳, cartographer自己定義的位姿結構體(類似eigen但是擁有更多方法), 激光雷達給的結果, 還有地圖的柵格值.

咱么看一下這幾個傳入的參數:

前三個比較明確,

RangeData定義在range_data.h中:

/**
 * @brief local_slam_data中存儲所有雷達點云的數據結構
 * 
 * @param origin  點云的原點在local坐標系下的坐標
 * @param returns 所有雷達數據點在local坐標系下的坐標, 記為returns, 也就是hit
 * @param misses  是在光線方向上未檢測到返回的點(nan, inf等等)或超過最大配置距離的點
 */
struct RangeData {
  Eigen::Vector3f origin;
  PointCloud returns;
  PointCloud misses; // local坐標系下的坐標
};

這個結構體表示一幀激光點云的信息: 1. 當前雷達在哪里掃的(相對于local坐標系), 2. 有效激光點和無效激光點.

這里涉及到Cartographer中坐標的關系

這里要注意的是global coordinate和 local coordinate之間的關系, 就是沒有直接關系. 經過我的實驗, 發現Cartographer一開始的時候這倆(local和global)坐標系是重合的, 只有在經歷回環之后他們才會產生偏移. 而且local coordinate永遠是固定的, 只有global才會變. 這只是我的實驗得到的, 如果有錯請大家一定要指出.

PointCloud類在point_cloud.h, 定義了點云結構, 包含了雷達一幀數據的所有數據點 與 數據點對應的強度值, 比較簡單, 就不細說了.

咱們再看第二個參數:InsertionResult

  struct InsertionResult {
    NodeId node_id;
    std::shared_ptr<const TrajectoryNode::Data> constant_data;
    std::vector<std::shared_ptr<const Submap>> insertion_submaps;
  };

這就是一個簡單的結構體: 1. 節點的id, 2. 某個數據(下面會說), 3. 子圖(比較復雜, 后面說...)

看一下這個結構體第二個參數, 在trajectory_node.h中

  struct Data {
    common::Time time;
    // Transform to approximately gravity align the tracking frame as
    // determined by local SLAM.
    Eigen::Quaterniond gravity_alignment;
    // Used for loop closure in 2D: voxel filtered returns in the
    // 'gravity_alignment' frame.
    sensor::PointCloud filtered_gravity_aligned_point_cloud;
    // Used for loop closure in 3D.
    sensor::PointCloud high_resolution_point_cloud;
    sensor::PointCloud low_resolution_point_cloud;
    Eigen::VectorXf rotational_scan_matcher_histogram;
    // The node pose in the local SLAM frame.
    transform::Rigid3d local_pose;
  };

這個Data結構體就是Cartographer重要的數據結構之一, 包含著: 前端匹配所用的數據(去重力后的點云)與計算出的local坐標系下的位姿.

再看第二個參數:submap

也就是子圖, 可以先認為是很多個單幀點云形成的,也是Cartographer主要的數據類型之一, 主要有三個功能:1. 保存在local坐標系下的子圖的坐標, 2. 記錄插入到子圖中雷達數據的個數, 3. 標記這個子圖是否是完成狀態.

講submap需要的篇幅比較長, 之后單獨拿出來說.

咱們在返回到最前面,去看看map_builder_bridge的AddTrajectory調用的map_builder_的AddTrajectoryBuilder的參數的lambda函數

      // lambda表達式 local_slam_result_callback_
      [this](const int trajectory_id, 
             const ::cartographer::common::Time time,
             const Rigid3d local_pose,
             ::cartographer::sensor::RangeData range_data_in_local,
             const std::unique_ptr<const ::cartographer::mapping::TrajectoryBuilderInterface::InsertionResult>) 
        // 保存local slam 的結果數據 5個參數實際只用了4個
        OnLocalSlamResult(trajectory_id, time, local_pose, range_data_in_local);
      }

有關lambda函數的知識請參閱知識

這里我們看到,這個lambda表達式捕獲了自己MapBuilderBridge這個類, 讓我們能用其變量與方法.捕獲，其實就是將局部自動變量保存到 Lambda 表達式內部.

傳入的參數有5個: 1. 軌跡id, 2. 時間戳, 3. 掃描匹配計算出的在local坐標系下的位姿, 4. 掃描匹配使用的雷達數據,還有一個沒有用上的InsertionResult. 然后把前四個參數傳給OnLocalSlamResult.

所以咱們再看看OnLocalSlamResult這個函數,這個函數就定義在map_builder_bridge.cc下面, 作用是保存local SLAM的結果

/**
 * @brief 保存local slam 的結果
 * 
 * @param[in] trajectory_id 當前軌跡id
 * @param[in] time 掃描匹配的時間
 * @param[in] local_pose 掃描匹配計算出的在local坐標系下的位姿
 * @param[in] range_data_in_local 掃描匹配使用的雷達數據
 */
void MapBuilderBridge::OnLocalSlamResult(
    const int trajectory_id, const ::cartographer::common::Time time,
    const Rigid3d local_pose,
    ::cartographer::sensor::RangeData range_data_in_local) {
  std::shared_ptr<const LocalTrajectoryData::LocalSlamData> local_slam_data =
      std::make_shared<LocalTrajectoryData::LocalSlamData>(
          LocalTrajectoryData::LocalSlamData{time, local_pose,
                                             std::move(range_data_in_local)});
  // 保存結果數據
  absl::MutexLock lock(&mutex_);
  local_slam_data_[trajectory_id] = std::move(local_slam_data);
  // todo: local_slam_data_[trajectory_id].loc
}

其中LocalSlamData結構體定義在map_builder_bridge.h中, 包含了時間,位姿與雷達數據

    // LocalSlamData中包含了local slam的一些數據, 包含當前時間, 當前估計的位姿, 以及累計的所有雷達數據
    struct LocalSlamData {
      ::cartographer::common::Time time;
      ::cartographer::transform::Rigid3d local_pose;
      ::cartographer::sensor::RangeData range_data_in_local;
    };

代碼數據類型的深挖告一段落, 咱們必須要回頭去看看MapBuilder類的AddTrajectoryBuilder函數了. 咱們以2D地圖為例:

    std::unique_ptr<LocalTrajectoryBuilder2D> local_trajectory_builder;
    if (trajectory_options.has_trajectory_builder_2d_options()) {
      // local_trajectory_builder(前端)的初始化
      local_trajectory_builder = absl::make_unique<LocalTrajectoryBuilder2D>( //建立一個local_trajectory_builder
          trajectory_options.trajectory_builder_2d_options(),
          SelectRangeSensorIds(expected_sensor_ids));
    }
    DCHECK(dynamic_cast<PoseGraph3D*>(pose_graph_.get()));
    // CollatedTrajectoryBuilder初始化
    trajectory_builders_.push_back(absl::make_unique<CollatedTrajectoryBuilder>( //NOTE:MapBuilder::AddTrajectoryBuilder使用的是CollatedTrajectoryBuilder
        trajectory_options, sensor_collator_.get(), trajectory_id, 
        expected_sensor_ids,
        // 將2D前端與2D位姿圖打包在一起, 傳入CollatedTrajectoryBuilder
        CreateGlobalTrajectoryBuilder2D(  //全局軌跡構建器
                                          //CreateGlobalTrajectoryBuilder2D是global_trajectory_builderd的方法,
                                          //繼承自TrajectoryBuilderInterface,和CollatedTrajectoryBuilder一個父類
            std::move(local_trajectory_builder), //前端構建器
            trajectory_id, //
            static_cast<PoseGraph3D*>(pose_graph_.get()), //后端位姿圖
            local_slam_result_callback, pose_graph_odometry_motion_filter)));

MapBuilder的AddTrajectoryBuilder開啟了Cartographer的前端和后端! 可以從上面的程序看出.

第一部分, 首先通過absl::make_unique<LocalTrajectoryBuilder2D>構建了一個2D的local SLAM, 啥是local SLAM? 在Cartographer中就是所謂的前端. 傳入的參數有配置參數, 以及SelectRangeSensorIds的返回值. 我們去看看SelectRangeSensorIds干了些啥

// 只返回傳感器類型是RANGE的topic的集合
std::vector<std::string> SelectRangeSensorIds(
    const std::set<MapBuilder::SensorId>& expected_sensor_ids) {
  std::vector<std::string> range_sensor_ids;
  for (const MapBuilder::SensorId& sensor_id : expected_sensor_ids) {
    if (sensor_id.type == MapBuilder::SensorId::SensorType::RANGE) {
      range_sensor_ids.push_back(sensor_id.id);
    }
  }
  return range_sensor_ids;
}

發現SelectRangeSensorIds返回了傳感器類型是range的topic集合, 也就是各種激光雷達的所有topic. LocalTrajectoryBuilder2D具體內容將在前端部分細講.

第二部分, 為CollatedTrajectoryBuilder初始化. 這一部分一層套一層, 咱們從最底層分析.

里面有個函數CreateGlobalTrajectoryBuilder2D, 顧名思義, Global就是全局的意思, 就是前端加后端的意思. 咱們看看傳入的參數就知道為啥是前端加后端了.

第一個參數std::move(local_trajectory_builder), 通過std::move把local_trajectory_builder, 也就是前端的構建器, 當成參數傳遞給了CreateGlobalTrajectoryBuilder2D函數.

第二個參數, 軌跡id就不多說了

第三個參數是pose_graph_, 也就是位姿圖, 在Cartographer中也就是后端. 把整個后端的構建器的指針傳給了CreateGlobalTrajectoryBuilder2D函數.

第四個參數, local_slam_result_callback, 也就是前面大費周章寫的MapBuilderBridge的AddTrajectory的lambda表達式(作用是保存local SLAM的結果).

第五個參數是pose_graph_odometry_motion_filter, 既運動過濾器, 用來把太小的運動給過濾掉. (可能后端沒有使用, 還沒深究).

看完參數,咱們找找CreateGlobalTrajectoryBuilder2D在哪,干了啥. 在global_trajectory_builder.cc中我們可以找到CreateGlobalTrajectoryBuilder2D的具體實現:

// 2d的完整的slam
std::unique_ptr<TrajectoryBuilderInterface> CreateGlobalTrajectoryBuilder2D(
    std::unique_ptr<LocalTrajectoryBuilder2D> local_trajectory_builder,
    const int trajectory_id, mapping::PoseGraph3D* const pose_graph,
    const TrajectoryBuilderInterface::LocalSlamResultCallback&
        local_slam_result_callback,
    const absl::optional<MotionFilter>& pose_graph_odometry_motion_filter) {
  return absl::make_unique<
      GlobalTrajectoryBuilder<LocalTrajectoryBuilder2D, mapping::PoseGraph3D>>(
      std::move(local_trajectory_builder), trajectory_id, pose_graph,
      local_slam_result_callback, pose_graph_odometry_motion_filter);
}

這個函數沒處理啥, 直接返回了由Local(前端)和PoseGraph(后端)組合出來的GlobalTrajectoryBuilder. 而GlobalTrajectoryBuilder有著自己個構造函數, 起到了初始化賦值的作用. 所以我們可以說GlobalTrajectoryBuilder才是完整的SLAM, 鏈接了前端和后端.

另外提一嘴, 由于LocalTrajectoryBuilder和GlobalTrajectoryBuilder都繼承自mapping::TrajectoryBuilderInterface, 都有相同的父類, 所以他們之間是可以通過多態互相調用彼此的成員函數的. (CreateGlobalTrajectoryBuilder2D在map_builder.cc中使用的時候并沒有添加命名空間)

GlobalTrajectoryBuilder返回了整個前端和后端, 聯合trajectory_options, sensor_collator_.get(), trajectory_id, expected_sensor_ids, 這些參數, 一起傳給了CollatedTrajectoryBuilder.

對于CollatedTrajectoryBuilder這個類, 源程序中注釋已經很明確(如下), 他就是聯合和傳感器的前端后端SLAM, 所以他叫Collated(收集并綜合). 他同local與global, 依然繼承于TrajectoryBuilderInterface

// Collates sensor data using a sensor::CollatorInterface, then passes it on to
// a mapping::TrajectoryBuilderInterface which is common for 2D and 3D.
// 使用 sensor::CollatorInterface 整理傳感器數據, 
// 然后將其傳遞到2D和3D通用的 mapping::TrajectoryBuilderInterface
// 處理傳感器數據, 使其按照時間排列, 然后傳入GlobalTrajectoryBuilder

關于“C++ Cartographer源碼中MapBuilder怎么聲明與構造”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。