【cartographer ros】十: 延时和误差分析

上一节介绍了在cartographer进行建图和定位(在线和离线)。
本节将分析cartographer运行时的误差与延迟,主要是在线定位时的,并尝试优化解决。

目录

1,误差分析

a,硬件精度

b,初值敏感

c,计算量大

2,延时优化

本地

全局

减少重复子图

3,简单小结


1,误差分析

建图时的漂移,重影等现象基本可以通过:

确保雷达足够的频率和角度;

建图时移动速度均匀且不要过快;

调整建图参数;足够多的迭代优化;

融合里程计+陀螺仪等方式解决。

这里的误差主要指在实时定位的定位错差。

a,硬件精度

这个很明显,定位的精度和原始数据的精度息息相关。

有条件的可以提高雷达,里程计,陀螺仪等硬件精度,也可以对初始数据优化处理,得到更精准的数据。

b,初值敏感

cartographer的定位过程,十分依赖初始定位坐标,如果初始位置定位就出错,后续很难修正。
可以通过重定位或者在易于识别的地方初始定位解决,且确保初始定位到正确位置之后再继续。

c,计算量大

大量的约束计算,以及全局优化的迭代计算,造成明显的延迟误差。


2,延时优化

因为延时基本上都是因为计算量大引起,所以延时优化得核心就是降低计算。
当然也有是因为硬件传感数据延时或者网络延时引起的,但不涉及算法,在此不予讨论。

在实际使用中可以通过调整下列参数来减低计算量。

本地:

--当IMU和Odom足够信赖时,可以关闭CSM,只使用位姿预估.
TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matching = false 
TRAJECTORY_BUILDER_2D.motion_filter.max_angle_radians 增大
TRAJECTORY_BUILDER_2D.motion_filter.max_distance_meters 增大

全局:

MAP_BUILDER.pose_graph.constraint_builder.min_score 降低
MAP_BUILDER.pose_graph.constraint_builder.max_constraint_distance 降低
MAP_BUILDER.pose_graph.constraint_builder.sampling_ratio 降低

减少重复子图:

MAP_BUILDER.pose_graph.overlapping_submaps_trimmer_2d = {
     fresh_submaps_count = 1,
     min_covered_area = 2,
     min_added_submaps_count = 5,
   }

3,简单小结

到这里为止,已经介绍了,cartographer在ros系统下的安装,发布数据,参数调整,建图定位以及延时误差分析等,cartographer_ros篇章就告一段落了。

通过这一系列的文章,希望可以帮助大家快速的上手,并在实际应用中使用cartographer。有什么错误或者不足之处,也希望大家不吝赐教。

后续会有深入的代码解读和算法优化,也欢迎有兴趣的,想要继续研究的小伙伴们一起交流讨论。