【cartographer_ros】七: 主要配置引數說明

CloudFlame發表於2022-07-12

上一節介紹了路標Landmark資料的訂閱和釋出,各類資料的釋出和訂閱基本闡述完畢。

本節會介紹cartographer的主要配置引數,研究這些引數的使用和對演算法的影響。

目錄

1,map_builder.lua

2,pose_graph.lua

3,trajectory_builder.lua

4,trajectory_builder_2d.lua


首先還是得回到Ros執行demo(第二節)的launch指令碼上。 launch指令碼中可以看到demo所用的配置檔案是【backpack_2d.lua】
而backpack_2d.lua在一開始通過include語句載入了map_builder和trajectory_builder的配置:

    include "map_builder.lua"
    include "trajectory_builder.lua"

所以從這兩個配置檔案先入手


1,map_builder.lua

從名字可以看出【map_builder.lua】是對於類MapBuilder的引數配置。具體引數如下:

include "pose_graph.lua"

MAP_BUILDER = {
  use_trajectory_builder_2d = false,		--使用2d軌跡
  use_trajectory_builder_3d = false,		--使用3d軌跡
  num_background_threads = 4,				--核心執行緒數
  pose_graph = POSE_GRAPH,					--位置圖賦值
  collate_by_trajectory = false,			--是否根據軌跡構建修正器
}


2,pose_graph.lua

【map_builder.lua 】中引入了【pose_graph.lua】,【pose_graph.lua】是全域性位姿優化。具體引數如下:

POSE_GRAPH = {
  optimize_every_n_nodes = 90, 				--每次整體優化間隔nodes數
  constraint_builder = {
    sampling_ratio = 0.3, 					--全域性約束取樣比率(nodes)
    max_constraint_distance = 15.,			--全域性約束最大間距(當前node與當前submap之間的距離)
    min_score = 0.55,						--全域性約束當前最小得分(當前node與當前submap的匹配得分)
    global_localization_min_score = 0.6,	--全域性約束全域性最小得分(當前node與全域性submap的匹配得分)
    loop_closure_translation_weight = 1.1e4,--閉環檢測平移權重
    loop_closure_rotation_weight = 1e5,		--閉環檢測旋轉權重
    log_matches = true,						--是否開啟直方圖約束
    fast_correlative_scan_matcher = {
      linear_search_window = 7.,			--fast_CSM匹配搜尋距離
      angular_search_window = math.rad(30.),--fast_CSM匹配搜尋角度
      branch_and_bound_depth = 7,			--fast_CSM分支定界深度
    },
    ceres_scan_matcher = {
      occupied_space_weight = 20., 			--ceres_scan匹配佔據空間權重
      translation_weight = 10., 			--ceres_scan匹配平移權重
      rotation_weight = 1., 				--ceres_scan匹配旋轉權重
      ceres_solver_options = {
        use_nonmonotonic_steps = true,		--是否使用梯度下降策略
        max_num_iterations = 10, 			--最大迭代次數
        num_threads = 1,					--使用執行緒數
      },
    },
    fast_correlative_scan_matcher_3d = {
      branch_and_bound_depth = 8,
      full_resolution_depth = 3,
      min_rotational_score = 0.77,
      min_low_resolution_score = 0.55,
      linear_xy_search_window = 5.,
      linear_z_search_window = 1.,
      angular_search_window = math.rad(15.),
    },
    ceres_scan_matcher_3d = {
      occupied_space_weight_0 = 5.,
      occupied_space_weight_1 = 30.,
      translation_weight = 10.,
      rotation_weight = 1.,
      only_optimize_yaw = false,
      ceres_solver_options = {
        use_nonmonotonic_steps = false,
        max_num_iterations = 10,
        num_threads = 1,
      },
    },
  },
  matcher_translation_weight = 5e2, 		--匹配平移約束(當前submap與在當前submap內的某個node)
  matcher_rotation_weight = 1.6e3,			--匹配旋轉約束(當前submap與在當前submap內的某個node)
  optimization_problem = {
    huber_scale = 1e1, 						--Huber因子(與離群值(錯誤的資料)對整體的影響正相關)。
    acceleration_weight = 1e3,  			--IMU加速度的權重
    rotation_weight = 3e5, 					--IMU旋轉項的權重
    local_slam_pose_translation_weight = 1e5,	--平移約束權重(前後兩個node之間的區域性觀測與全域性優化)
    local_slam_pose_rotation_weight = 1e5,	--旋轉約束權重(前後兩個node之間的區域性觀測與全域性優化)
    odometry_translation_weight = 1e5,		--平移約束權重(前後兩個node之阿的區域性觀測與里程計觀測)
    odometry_rotation_weight = 1e5,			--旋轉約束權重(前後兩個node之阿的區域性觀測與里程計觀測)
    fixed_frame_pose_translation_weight = 1e1, 	
    fixed_frame_pose_rotation_weight = 1e2, 	
    fixed_frame_pose_use_tolerant_loss = false, 
    fixed_frame_pose_tolerant_loss_param_a = 1, 
    fixed_frame_pose_tolerant_loss_param_b = 1, 
    log_solver_summary = false,				--是否記錄Ceres全域性優化的結果
    use_online_imu_extrinsics_in_3d = true,	--是否線上標定imu的外參
    fix_z_in_3d = false, 
    ceres_solver_options = {
      use_nonmonotonic_steps = false,		--是否使用梯度下降策略
      max_num_iterations = 50,				--最大迭代次數
      num_threads = 7,						--使用執行緒數
    },
  },
  max_num_final_iterations = 200, 			--建圖結束後最終優化迭代次數
  global_sampling_ratio = 0.003, 			--全域性地圖匹配約束取樣比率(nodes)
  log_residual_histograms = true, 			--是否輸出殘差直方圖
  global_constraint_search_after_n_seconds = 10., 	--全域性匹配間隔時長
  --  overlapping_submaps_trimmer_2d = {
  --    fresh_submaps_count = 1,
  --    min_covered_area = 2,
  --    min_added_submaps_count = 5,
  --  },
}

3,trajectory_builder.lua

從名字可以看出【trajectory_builder.lua】是對於類TrajectoryBuilder的引數配置。具體引數如下:

include "trajectory_builder_2d.lua"
include "trajectory_builder_3d.lua"

TRAJECTORY_BUILDER = {
  trajectory_builder_2d = TRAJECTORY_BUILDER_2D,		--2d軌跡賦值
  trajectory_builder_3d = TRAJECTORY_BUILDER_3D,		--3d軌跡賦值
--  pure_localization_trimmer = {
--    max_submaps_to_keep = 3,
--  },
  collate_fixed_frame = true,							--是否通過固定幀修正
  collate_landmarks = false,							--是否通過反光板修正
}


4,trajectory_builder_2d.lua

【trajectory_builder_2d.lua 】中引入了【trajectory_builder_2d.lua】【trajectory_builder_3d.lua】,兩個配置內容是大致類似的,但各自有些特有引數。這裡主要說明2D軌跡的引數【trajectory_builder_2d.lua】。具體引數如下:

TRAJECTORY_BUILDER_2D = {
  use_imu_data = true, 				--是否使用imu資料
  min_range = 0., 					--鐳射的最近距離
  max_range = 30.,					--鐳射的最遠距離
  min_z = -0.8, 					--鐳射的最小高度
  max_z = 2., 						--鐳射的最大高度
  missing_data_ray_length = 5., 	--鐳射的預設數值
  num_accumulated_range_data = 1, 	--單個Node節點累積鐳射幀數
  voxel_filter_size = 0.025, 		--鐳射的網格濾波大小
  
  adaptive_voxel_filter = { 		--自適應濾波	
    max_length = 0.5, 				--網格濾波的大小
    min_num_points = 200, 			--最小點雲資料
    max_range = 50., 				--最遠點雲距離
  },

  loop_closure_adaptive_voxel_filter = { --閉環檢測自適應濾波
    max_length = 0.9, 
    min_num_points = 100, 
    max_range = 50.,
  },

  use_online_correlative_scan_matching = false, 	--是否使用CSM鐳射匹配
  real_time_correlative_scan_matcher = { 			--快速CSN鐳射匹配
    linear_search_window = 0.1, 					--平移搜尋範圍
    angular_search_window = math.rad(20.), 			--角度搜尋範圍
    translation_delta_cost_weight = 1e-1, 			--平移代價權重
    rotation_delta_cost_weight = 1e-1, 				--旋轉代價權重
  },

  ceres_scan_matcher = { 							--ceres優化鐳射匹配
    occupied_space_weight = 1., 					--佔據空間權重
    translation_weight = 10., 						--平移權重
    rotation_weight = 40., 							--旋轉權重
    ceres_solver_options = { 						
      use_nonmonotonic_steps = false, 				--是否使用梯度下降策略
      max_num_iterations = 20, 						--最大迭代次數
      num_threads = 1, 								--使用執行緒數
    },
  },

  motion_filter = { 					--移動濾波
    max_time_seconds = 5., 				--2幀鐳射最小間隔
    max_distance_meters = 0.2, 			--2幀鐳射最小距離
    max_angle_radians = math.rad(1.), 	--2幀鐳射最小角度
  },

  -- TODO(schwoere,wohe): Remove this constant. This is only kept for ROS.
  imu_gravity_time_constant = 10., 		--imu的重力常數
  pose_extrapolator = { 				
    use_imu_based = false, 				--是否使用3d初始化位姿預估器
    constant_velocity = {
      imu_gravity_time_constant = 10., 	--imu的重力常數
      pose_queue_duration = 0.001,		--位姿時間間隔
    },
    imu_based = { 
      pose_queue_duration = 5., 		--位姿時間間隔
      gravity_constant = 9.806, 		--重力常數
      pose_translation_weight = 1.,		--位姿偏移權重
      pose_rotation_weight = 1., 		--位姿旋轉權重
      imu_acceleration_weight = 1., 	--IMU加速度權重
      imu_rotation_weight = 1., 		--IMU旋轉權重
      odometry_translation_weight = 1., --里程計平移權重
      odometry_rotation_weight = 1., 	--里程計旋轉權重
      solver_options = { 
        use_nonmonotonic_steps = false;
        max_num_iterations = 10;
        num_threads = 1;
      },
    },
  },

  submaps = { 
    num_range_data = 90, 				--子圖中Node的數量
    grid_options_2d = {
      grid_type = "PROBABILITY_GRID", 	--概率柵格地圖
      resolution = 0.05, 				--解析度
    },
    range_data_inserter = { 
      range_data_inserter_type = "PROBABILITY_GRID_INSERTER_2D",
      probability_grid_range_data_inserter = {
        insert_free_space = true,		--是否改變改變佔用網格中的概率。
        hit_probability = 0.55, 		--hit(佔用) 時的概率
        miss_probability = 0.49,		--miss(空閒) 時的概率
      },
      tsdf_range_data_inserter = {
        truncation_distance = 0.3,
        maximum_weight = 10.,
        update_free_space = false,
        normal_estimation_options = {
          num_normal_samples = 4,
          sample_radius = 0.5,
        },
        project_sdf_distance_to_scan_normal = true,
        update_weight_range_exponent = 0,
        update_weight_angle_scan_normal_to_ray_kernel_bandwidth = 0.5,
        update_weight_distance_cell_to_hit_kernel_bandwidth = 0.5,
      },
    },
  },
}

以上就是cartographer中的主要配置引數,這裡只是簡單的介紹說明,要更加深入的瞭解還需要到實際案例中使用或者檢視其在程式碼中的功能作用。

【完】


下一節就結合demo案例一起說明,在Ros中使用這些引數時實際的配置及效果。

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