讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:
(02)Cartographer源码无死角解析- (00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885
 
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一、前言

通过前面的一系列博客，已经完成了2D点云扫描匹配：含相关性暴力搜索匹配以及ceres扫描匹配的讲解。总得来说，关于Cartographer前端数据处理以及前端位姿优化的相关代码已经深入解析。那么接下来，就是对后端部分代码讲解，这里暂时还是以2D后端优化为例，后续再向3D扩展。后端优化的的代码主要集中在如下文件：

src/cartographer/cartographer/mapping/internal/2d/pose_graph_2d.cc

 

二、理论分析

Cartographer 后端优化是使用位姿图的方式，如果了解g2o的朋友应该知道，图的核心在于点(节点)与边的建立，边主要起到约束作用，Cartographer 位姿图中包含了两种约束：$子图内$ 与 $子图间$ 约束，另外在回环检测中会计算子图间约束。

1、什么是图

由节点和边组成的一种数据结构, 节点之间的关系可以是任意的, 图中任意两节点之间都可能相关(存在边)。

2、什么是位姿图

SPA 论文中对位姿图的定义: 位姿图是一组通过非线性约束连接的机器人位姿, 这些非线性约束是从对附近位姿共有的特征的观察中获得的。位姿图是一种图, 节点代表位姿, 边代表 2 个位姿间的相对坐标变换(也叫约束)，如下三角形表示机器人位姿, 三角形之间的连线表示约束(坐标变换)：

如果对于图优化比较陌生的朋友可以参考本人博客：史上最简SLAM零基础解读(10.1) - g2o(图优化)→简介环境搭建(slam十四讲第二版为例)

3.什么是优化

由于前端里程计会有累计误差, 那有没有一种方法可以将这种累计误差减小甚至消除掉呢?这就是优化的目的与作用。

左边表示没有优化之前、中间表示优化之后、右边表示真实地图。可以明显看到优化之后的精度提升较大。

 

五、结语