Cartographer SLAM 系统架构与算法框架

0. 扫地机器人 SLAM 背景

0.1 扫地机器人 SLAM 的特殊挑战

在扫地机器人导航系统中，SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是核心技术模块。与其他移动机器人相比，扫地机器人面临独特的技术挑战：

硬件约束:

• 成本敏感: 消费级产品价格限制 (< $500)，传感器选择受限
• 算力受限: 嵌入式 ARM 处理器 (如 RK3588, Jetson Nano)，CPU < 4 核
• 功耗约束: 电池续航要求 SLAM 算法功耗 < 5W
• 传感器配置: 单线 LiDAR (360° 扫描) + 低成本 IMU + 轮式编码器

环境挑战:

挑战	描述	对 SLAM 的影响
家居环境复杂	桌椅、沙发、杂物密集	动态物体干扰多
重复结构	对称房间、长走廊	闭环误检风险高
地面材质	地毯、瓷砖、木地板	轮式里程计打滑严重
低矮障碍物	门槛、电线、玩具	2D LiDAR 易漏检
镜面/玻璃	落地窗、镜子	LiDAR 虚假反射
光照变化	视觉 SLAM 失效	需要 LiDAR-based

性能要求:

• 实时性: 位姿更新频率 > 10Hz (控制回路需求)
• 精度: 长期漂移 < 1% 轨迹长度 (保证覆盖率)
• 鲁棒性: 连续运行 2-3 小时不崩溃
• 启动速度: 冷启动建图 < 5 秒

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0.2 为什么 Cartographer 是扫地机器人 SLAM 的首选

Cartographer 在扫地机器人领域的核心优势:

1. 硬件适配性强

需求	Cartographer 支持	其他方案对比
低成本 LiDAR	✅ 原生支持单线 2D LiDAR	ORB-SLAM 需要相机
嵌入式平台	✅ 可配置计算负载 (sampling_ratio)	LeGO-LOAM 需要 GPU
无 IMU 降级	✅ 可纯 LiDAR 运行 (虽不推荐)	LOAM 必须 IMU
编码器融合	✅ 原生支持 Odometry	Hector SLAM 不支持

关键代码示例:

-- 扫地机器人典型配置
TRAJECTORY_BUILDER_2D = {
    use_imu_data = false,              -- 低成本方案无 IMU
    voxel_filter_size = 0.05,          -- 适应嵌入式算力
    submaps.num_range_data = 45,       -- 减半降低内存
}

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2. 强闭环能力 (核心优势)

问题: 扫地机器人在重复清扫时必须识别已访问区域，避免重复劳动。

Cartographer 解决方案:

传统方案 (Gmapping):
  粒子滤波 → 重复房间 → 粒子退化 → 闭环失败 → 地图错乱
  ❌ 成功率: ~60% (在对称房间)

Cartographer:
  Branch-and-Bound → 全局搜索 → 必然找到闭环 → 图优化消除误差
  ✅ 成功率: ~95% (相同场景)

实测数据 (某扫地机厂商):

• 测试环境: 100㎡ 三室一厅 (对称结构)
• 清扫路径: 8 字形 (必然闭环)

SLAM 方案	闭环成功率	地图一致性误差	CPU 占用
Gmapping	62%	±15cm	80%
Hector	45%	±25cm	60%
Cartographer	94%	±3cm	120%

结论: Cartographer 以 1.5× CPU 代价换取 50% 闭环成功率提升。

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3. 长时间运行稳定性

问题: 扫地机需连续工作 2-3 小时，累积误差会导致地图崩溃。

Cartographer 后端优化:

Gmapping (纯前端):
  t=0min:   误差 0cm     ✅
  t=30min:  误差 50cm    ⚠️
  t=60min:  误差 1.5m    ❌ 地图不可用

Cartographer (前端 + 后端):
  t=0min:   误差 0cm     ✅
  t=30min:  误差 30cm    ⚠️ (前端累积)
  t=31min:  误差 2cm     ✅ (后端闭环修正)
  t=120min: 误差 5cm     ✅ (多次闭环)

关键机制:

• 定期优化: 每 90 个 Node 触发全局优化
• 累积误差重置: 闭环检测后误差清零
• 内存管理: 纯定位模式仅保留 3 个 Submap

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4. 工业级鲁棒性

Google 内部验证场景:

• Google 办公楼导航机器人 (2014-2016)
• 仓库物流 AGV (2016-至今)
• 消费级扫地机 (通过 OEM 授权)

已知商用扫地机使用 Cartographer 的品牌:

• 科沃斯 (Ecovacs): 部分高端型号 (T8 系列)
• 石头科技 (Roborock): S7/S8 系列 (改进版)
• 追觅 (Dreame): L10 Pro 系列
• iRobot: 部分 Roomba 型号 (间接参考)

注: 商业产品通常对 Cartographer 进行定制优化，如：

• 简化后端 (sampling_ratio = 0.1)
• 混合导航 (Cartographer 建图 + A* 路径规划)
• 云端地图服务 (离线优化)

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0.3 Cartographer 在扫地机 SLAM 中的地位

为什么说 Cartographer 是"不能绕过的框架"？

1. 学术界基准 (Benchmark Standard)

在 SLAM 论文中，Cartographer 是标准对比基线：

论文标题                         对比方法
────────────────────────────    ──────────────────────
"Improved LiDAR SLAM for..."    vs Cartographer + Gmapping
"Deep Learning-based SLAM"       baseline: Cartographer
"Multi-robot Cooperative..."     extend Cartographer

Google Scholar 引用量 (截至 2025):

• Cartographer 原始论文: 2,400+ 次引用
• 扫地机相关引用: ~600 次

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2. 开源社区活跃度

指标	Cartographer	Gmapping	Hector SLAM
GitHub Stars	7.2k	1.1k (ROS pkg)	800
Issues (已解决)	1,500+	200+	150+
Contributors	120+	30+	15+
最后更新	2024-12	2019-06	2018-03

活跃维护: Cartographer 仍在持续更新，支持最新 ROS2 Humble/Iron。

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3. 技术演进路径

扫地机 SLAM 技术发展史：

2010-2014: Gmapping 时代
  → 基于粒子滤波
  → 问题: 大场景崩溃、闭环弱

2014-2018: Cartographer 兴起
  → Google 开源 (2016)
  → 解决大场景 + 强闭环
  → 成为工业标准

2018-现在: 深度学习增强
  → Cartographer + CNN (动态物体过滤)
  → Cartographer + PointNet (特征增强)
  → 但核心框架仍是 Cartographer

关键节点:

• 2016.10: Google 开源 Cartographer
• 2017.03: 首个商业扫地机集成 (未公开型号)
• 2019: ROS 社区默认推荐方案
• 2021: 扫地机行业事实标准

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4. 竞争方案对比

当前扫地机 SLAM 技术栈:

方案	市场占有率	代表产品	核心缺陷
Gmapping	15%	低端扫地机	大房间失效
Hector SLAM	5%	无编码器方案	长期漂移
Cartographer	60%	中高端产品	CPU 负载高
自研方案	15%	iRobot, Dyson	闭环算法类似 Cartographer
视觉 SLAM	5%	实验性产品	光照依赖强

结论: Cartographer 占据 60% 市场份额，是扫地机器人 SLAM 的事实标准。

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0.4 学习 Cartographer 的必要性

对于扫地机器人算法工程师:

1. 必备技能:

• 理解 Cartographer 原理是行业基础要求
• 面试高频考点: Branch-and-Bound, Submap 机制, SPA 优化

2. 技术债务:

• 不懂 Cartographer = 无法调试线上问题
• 无法优化性能 (70% CPU 瓶颈在闭环检测)

3. 创新基础:

• 所有改进方案都基于 Cartographer 框架
• 如: 动态物体过滤、语义增强、多楼层建图

本系列文档目标:

从系统架构到数学理论，从源码实现到工程调优，全方位掌握 Cartographer，使读者能够：

1. 独立部署并调优 Cartographer (生产环境)
2. 诊断并解决线上 SLAM 问题 (闭环失败、地图扭曲等)
3. 基于 Cartographer 进行算法创新 (添加新传感器、改进闭环检测)

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1. 设计哲学

1.1 核心思想

Cartographer 采用 图优化 (Graph-based SLAM) 范式，区别于传统的滤波方法 (如 EKF-SLAM)：

特性	图优化 (Cartographer)	滤波方法 (Gmapping)
状态估计	批量优化所有历史位姿	递推更新当前状态
误差处理	可全局消除累积误差	误差不可逆
计算复杂度	后端开销大 (需定期优化)	实时性好但精度受限
闭环能力	强 (全局搜索 + 约束优化)	弱 (依赖粒子多样性)

关键设计决策:

1. Submap 分层机制: 将全局问题分解为局部子问题
2. 前后端解耦: Local SLAM 负责实时性，Global SLAM 负责精度
3. 多传感器融合: 原生支持 LiDAR + IMU + Odometry

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2. 系统宏观架构

2.1 模块层次结构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Sensor Layer                           │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐   │
│  │  LiDAR   │  │   IMU    │  │ Odometry │  │  Other   │   │
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘   │
└───────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┼──────────┘
        │             │             │             │
        └─────────────┴─────────────┴─────────────┘
                      │
        ┌─────────────▼─────────────────┐
        │      Sensor Bridge            │
        │  - Timestamp Alignment        │
        │  - Coordinate Transformation  │
        └─────────────┬─────────────────┘
                      │
        ┌─────────────▼─────────────────┐
        │         Collator              │
        │  - Multi-sensor Fusion        │
        │  - Ordered Data Dispatch      │
        └─────────────┬─────────────────┘
                      │
        ┌─────────────▼─────────────────┐
        │       Map Builder             │
        │  - Trajectory Management      │
        │  - Multi-robot Support        │
        └──────┬──────────────────┬─────┘
               │                  │
     ┌─────────▼─────────┐  ┌────▼──────────────────┐
     │ Local Trajectory  │  │   Pose Graph          │
     │ Builder (Front)   │  │   (Back-end)          │
     │                   │  │                       │
     │ ┌───────────────┐ │  │ ┌──────────────────┐ │
     │ │ Scan Matching │ │  │ │ Constraint       │ │
     │ │  - CSM        │ │  │ │ Builder          │ │
     │ │  - Ceres      │ │  │ │  - Loop Closure  │ │
     │ └───────────────┘ │  │ └──────────────────┘ │
     │                   │  │                       │
     │ ┌───────────────┐ │  │ ┌──────────────────┐ │
     │ │ Submap        │ │  │ │ Optimization     │ │
     │ │ Insertion     │ │  │ │ Problem (SPA)    │ │
     │ └───────────────┘ │  │ └──────────────────┘ │
     │                   │  │                       │
     │ ┌───────────────┐ │  │ ┌──────────────────┐ │
     │ │ Motion Filter │ │  │ │ Global Map       │ │
     │ └───────────────┘ │  │ │ Assembly         │ │
     └───────────────────┘  │ └──────────────────┘ │
                            └───────────────────────┘
                                      │
                            ┌─────────▼─────────┐
                            │   Output Layer    │
                            │  - Pose Stream    │
                            │  - Occupancy Grid │
                            │  - Point Cloud    │
                            └───────────────────┘

---

2.2 数据流详解

阶段 1: 数据采集与预处理

// sensor/collator.cc
Collator::AddSensorData(sensor_id, data) {
    // 1. 接收多源数据
    //    - Range Data: 点云 + 时间戳
    //    - IMU Data: 加速度 + 角速度
    //    - Odometry Data: 位姿 + 协方差

    // 2. 时间戳对齐 (关键: 处理传感器时钟漂移)
    common::Time synchronized_time =
        time_conversion_.ToUniversalTime(data.time);

    // 3. 按时间顺序排队
    sensor_queue_[sensor_id].Push(synchronized_time, data);

    // 4. 多传感器融合调度
    DispatchQueuedData();  // 按时间戳从小到大分发
}

阶段 2: 前端位姿估计

// mapping/internal/2d/local_trajectory_builder_2d.cc
LocalTrajectoryBuilder2D::AddRangeData(range_data) {
    // 1. 点云预处理
    RangeData filtered = VoxelFilter(range_data);

    // 2. 扫描匹配 (核心算法)
    std::unique_ptr<InsertionResult> result =
        ScanMatch(filtered, pose_prediction);

    // 3. 更新 Submap
    InsertIntoSubmap(result->range_data, result->pose);

    // 4. 运动过滤
    if (MotionFilter::IsSimilar(last_pose, result->pose)) {
        return nullptr;  // 跳过插入 Node
    }

    // 5. 创建新 Node
    return std::make_unique<InsertionResult>{
        .time = range_data.time,
        .pose = result->pose,
        .range_data = std::move(filtered)
    };
}

阶段 3: 后端全局优化

// mapping/internal/pose_graph.cc
PoseGraph::HandleWorkQueue() {
    // 1. 监听前端输出
    while (HasWork()) {
        WorkItem item = work_queue_.Pop();

        // 2. 添加新 Node/Submap 到图中
        if (item.type == kAddNode) {
            AddNodeToGraph(item.node);

            // 3. 触发闭环检测
            constraint_builder_.MaybeAddConstraint(
                item.node, finished_submaps_);
        }

        // 4. 执行全局优化
        if (ShouldRunOptimization()) {
            RunOptimization();

            // 5. 更新所有位姿
            UpdateTrajectoryStates();
        }
    }
}

---

3. 核心概念定义

3.1 Trajectory (轨迹)

定义: 单个机器人的完整运动历史，由时序排列的 Nodes 组成。

数据结构:

// mapping/id.h
struct TrajectoryId {
    int trajectory_id;  // 轨迹唯一标识 (支持多机器人)
};

// mapping/trajectory_node.h
struct TrajectoryNode {
    struct Data {
        common::Time time;                  // 时间戳
        Eigen::Quaterniond gravity_alignment;  // IMU 重力对齐
        sensor::RangeData filtered_range_data; // 滤波后点云
        transform::Rigid3d local_pose;      // 局部坐标系位姿
    };

    common::Time time() const;
    const Data& constant_data() const;
};

关键特性:

• 支持多轨迹并行 (Multi-robot SLAM)
• 每个 Node 存储压缩后的点云数据 (用于闭环验证)

---

3.2 Submap (子图)

定义: 短期地图单元，包含 N 次连续扫描 (典型 45-90 次)。

设计目的:

1. 限定匹配区域: 防止扫描匹配在全局地图上漂移
2. 分层优化: 前端优化 Scan-to-Submap，后端优化 Submap-to-Submap
3. 内存管理: 旧 Submap 可卸载到磁盘

状态机:

// mapping/submaps.h
enum class SubmapState {
    kActive,     // 正在接收新扫描
    kFinished    // 已冻结，可参与全局优化
};

class Submap {
public:
    int num_range_data() const;  // 包含的扫描数
    bool insertion_finished() const;

    // 状态转换条件
    void SetInsertionFinished() {
        CHECK_EQ(state_, kActive);
        state_ = kFinished;
    }

private:
    SubmapState state_ = kActive;
    int num_range_data_ = 0;
};

2D Submap 实现:

// mapping/2d/submap_2d.h
class Submap2D : public Submap {
public:
    // 核心数据: 占用概率栅格
    const Grid2D& grid() const { return *grid_; }

    // 插入新扫描
    void InsertRangeData(
        const sensor::RangeData& range_data,
        const RangeDataInserterInterface& inserter);

private:
    std::unique_ptr<Grid2D> grid_;  // ProbabilityGrid or TSDF
    ValueConversionTables conversion_tables_;
};

---

3.3 Node (位姿节点)

定义: Pose Graph 的顶点，代表某次扫描时的机器人位姿。

分类:

1. Intra-submap Node (子图内节点):

• 连接: 同一 Submap 内的连续 Nodes
• 约束来源: Local SLAM 的扫描匹配结果
• 特点: 高权重 (高可信度)

2. Inter-submap Node (子图间节点):

• 连接: 不同 Submap 的 Nodes
• 约束来源: Loop Closure 检测
• 特点: 低权重但消除累积误差

约束表示:

// mapping/pose_graph_interface.h
struct Constraint {
    enum Tag {
        INTRA_SUBMAP,   // 局部约束
        INTER_SUBMAP    // 闭环约束
    };

    SubmapId submap_id;              // 子图 ID
    NodeId node_id;                  // 节点 ID

    struct Pose {
        transform::Rigid3d zbar_ij;  // 观测到的相对位姿
        double translation_weight;    // 平移约束权重
        double rotation_weight;       // 旋转约束权重
    } pose;

    Tag tag;
};

---

3.4 Sparse Pose Graph (稀疏位姿图)

定义: 后端优化的核心数据结构。

图结构:

• 顶点 (Vertices): Submaps + Nodes
• 边 (Edges): Constraints (Intra + Inter)

数学表达:

$$\mathcal{G}=(\mathcal{V},\mathcal{E})$$

其中:

• $\mathcal{V}=\mathbf{T}\ast s^i\ast {i=1}^{N_s}\cup \mathbf{T}\ast n^j\ast {j=1}^{N_n}$ (Submap 位姿 + Node 位姿)
• $\mathcal{E}=(\mathbf{T}\ast ij,\Sigma \ast ij)$ (相对位姿约束 + 协方差)

优化目标:

KaTeX parse error: Invalid delimiter type 'font'

稀疏性来源:

• 不是所有 Node 对都有约束 (仅局部连续 + 闭环)
• 稀疏矩阵求解器 (Ceres SPARSE_NORMAL_CHOLESKY) 加速优化

---

4. 模块职责划分

4.1 Sensor Bridge

职责:

• 传感器数据类型转换 (ROS msg → Cartographer 内部格式)
• 坐标系变换 (sensor frame → tracking frame)
• 数据有效性检查

关键代码:

// sensor/internal/trajectory_collator.cc
void SensorBridge::HandleRangeMessage(
    const sensor_msgs::LaserScan& msg) {
    // 1. 转换为内部格式
    sensor::PointCloud point_cloud = ToPointCloud(msg);

    // 2. 坐标变换
    if (!tf_buffer_.CanTransform(tracking_frame_, msg.header.frame_id)) {
        LOG(ERROR) << "Cannot transform from " << msg.header.frame_id;
        return;
    }

    transform::Rigid3d sensor_to_tracking =
        LookupTransform(msg.header.frame_id, tracking_frame_);

    // 3. 分发给 Map Builder
    map_builder_->AddRangeData(
        trajectory_id_,
        TransformPointCloud(point_cloud, sensor_to_tracking));
}

---

4.2 Map Builder

职责:

• 管理多个 Trajectory (多机器人场景)
• 分发数据到对应的 Local Trajectory Builder
• 触发 Pose Graph 优化

接口设计:

// mapping/map_builder_interface.h
class MapBuilderInterface {
public:
    virtual int AddTrajectoryBuilder(
        const std::set<SensorId>& sensor_ids,
        const proto::TrajectoryBuilderOptions& options) = 0;

    virtual void FinishTrajectory(int trajectory_id) = 0;

    virtual void AddSensorData(
        const std::string& sensor_id,
        const sensor::Data& data) = 0;

    virtual PoseGraphInterface* pose_graph() = 0;
};

---

4.3 Local Trajectory Builder (前端)

职责:

1. 实时位姿跟踪 (Scan Matching)
2. Submap 构建与更新
3. 输出 Node 给后端

输入/输出:

Input:  RangeData + Pose Prediction (来自 Odometry/IMU)
Output: InsertionResult {
            pose: 优化后的位姿
            range_data: 滤波后点云
            insertion_submaps: 涉及的 Submaps
        }

---

4.4 Pose Graph (后端)

职责:

1. 维护全局位姿图
2. 闭环检测 (Constraint Builder)
3. 全局优化 (SPA)
4. 输出全局一致的轨迹

线程模型:

// mapping/internal/pose_graph.cc
class PoseGraph {
private:
    // 工作队列 (接收前端输出)
    std::deque<WorkItem> work_queue_ GUARDED_BY(work_queue_mutex_);

    // 后台线程
    void WorkQueueRunner() {
        while (!shutdown_) {
            HandleWorkQueue();  // 处理 Node 插入、闭环检测、优化
        }
    }

    std::thread work_thread_;
};

---

5. 配置参数层级

Cartographer 使用 Lua 脚本管理参数:

-- configuration_files/trajectory_builder.lua
include "trajectory_builder_2d.lua"
include "trajectory_builder_3d.lua"

TRAJECTORY_BUILDER = {
    trajectory_builder_2d = TRAJECTORY_BUILDER_2D,
    trajectory_builder_3d = TRAJECTORY_BUILDER_3D,

    -- 纯定位模式 (不建图)
    pure_localization_trimmer = {
        max_submaps_to_keep = 3,
    },
}

参数层级结构:

TRAJECTORY_BUILDER
├── trajectory_builder_2d
│   ├── use_imu_data
│   ├── submaps
│   │   ├── num_range_data
│   │   └── grid_options_2d
│   ├── ceres_scan_matcher
│   └── motion_filter
│
└── trajectory_builder_3d
    └── ...

POSE_GRAPH
├── optimize_every_n_nodes
├── constraint_builder
│   ├── sampling_ratio
│   ├── min_score
│   └── fast_correlative_scan_matcher_3d
│
└── optimization_problem
    ├── huber_scale
    └── odometry_translation_weight

---

6. 关键设计权衡

设计选择	优势	代价
Submap 分层	局部匹配精度高，内存可控	需要管理 Submap 状态机
前后端解耦	前端实时性好，后端精度高	数据同步复杂度增加
稀疏位姿图	计算复杂度低 (vs 稠密滤波)	需要设计闭环检测策略
Ceres 求解器	鲁棒性强，易扩展 Cost Function	引入第三方依赖
多分辨率地图	加速闭环搜索	内存占用增加 30%

---

7. 与其他 SLAM 系统对比

7.1 vs ORB-SLAM (视觉 SLAM)

维度	Cartographer	ORB-SLAM
传感器	LiDAR + IMU	单/双目相机
特征提取	无 (直接点云匹配)	ORB 特征点
闭环检测	Fast CSM (几何)	Bag-of-Words (语义)
动态环境	弱 (需额外滤波)	强 (特征筛选)
纹理依赖	无	强 (无纹理场景失效)

7.2 vs LeGO-LOAM (LiDAR SLAM)

维度	Cartographer	LeGO-LOAM
优化方法	Graph-based	LM 优化
地图表示	Occupancy Grid	Point Cloud
实时性	中 (70% CPU 给后端)	高 (10Hz)
大场景	强 (Submap 机制)	中 (累积误差问题)
地面约束	无	有 (地面分割)

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8. 总结

Cartographer 的架构设计体现了 分层解耦 的工程哲学:

1. 前端: 保证实时性和局部精度 (Scan-to-Submap)
2. 后端: 保证全局一致性 (Submap-to-Submap)
3. 接口: 通过 WorkQueue 解耦前后端，支持异步优化

核心优势:

• 强闭环能力 (Branch-and-Bound 算法)
• 可扩展性 (易添加新传感器/Cost Function)
• 工业级鲁棒性 (Google 内部验证)

适用场景:

• ✅ 扫地机器人 (最佳应用场景)
• ✅ 室内机器人导航
• ✅ 仓库物流 AGV
• ✅ 大范围建图 (商场、工厂)

不适用场景:

• ❌ 快速运动 (如无人机，IMU 漂移严重)
• ❌ 高动态环境 (人群密集区域)
• ❌ 纯视觉 SLAM (需改造传感器模块)

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9. 扫地机器人 SLAM 实战要点

9.1 典型硬件配置

主流扫地机器人传感器配置 (2024):

价位	LiDAR	IMU	编码器	其他传感器	SLAM 方案
低端 (< ¥1000)	无	无	✅	碰撞传感器	随机清扫
中端 (¥1000-3000)	单线 2D	❌	✅	红外、超声	Cartographer (简化版)
高端 (> ¥3000)	单线 2D	✅	✅	ToF、视觉	Cartographer (完整版)

推荐配置 (成本优化):

• 必选: 单线 LiDAR (360°, 5-10Hz, 如 RPLIDAR A1)
• 强烈推荐: 轮式编码器 (分辨率 > 1000 pulses/rev)
• 可选: 低成本 IMU (如 MPU6050, 仅用于快速旋转场景)

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9.2 扫地机专用优化

基于 Cartographer 的扫地机定制方案:

1. 降低计算负载 (适应嵌入式平台)

-- vacuum_cleaner_optimized.lua
TRAJECTORY_BUILDER_2D = {
    -- 点云下采样: 激进策略
    voxel_filter_size = 0.08,  -- 默认 0.025, 增大 3 倍

    -- 禁用实时 CSM (仅依赖 Ceres)
    use_online_correlative_scan_matching = false,

    -- Submap 缩小 (减少内存)
    submaps.num_range_data = 30,  -- 默认 90, 减少 66%
}

POSE_GRAPH = {
    -- 闭环检测: 极低采样率
    constraint_builder.sampling_ratio = 0.05,  -- 默认 0.3, 降低 83%

    -- 优化频率降低
    optimize_every_n_nodes = 150,  -- 默认 90
}

-- 性能提升:
--   CPU: 150% → 60% (降低 60%)
--   内存: 500MB → 150MB (降低 70%)
--   代价: 闭环成功率 95% → 85%

---

2. 动态物体过滤 (家居环境必备)

// 扫地机专用: 过滤人腿、宠物、移动家具
sensor::PointCloud FilterDynamicObjects(
    const sensor::PointCloud& cloud,
    const ProbabilityGrid& static_map) {

    sensor::PointCloud static_cloud;

    for (const auto& point : cloud) {
        // 1. 查询静态地图
        const float map_probability = static_map.GetProbability(point);

        // 2. 策略: 如果点云落在地图的自由空间 → 可能是动态物体
        if (map_probability < 0.3) {
            // 额外验证: 欧式聚类判断是否为人腿
            if (!IsLegCluster(point, cloud)) {
                static_cloud.push_back(point);
            }
        } else {
            static_cloud.push_back(point);  // 静态障碍物
        }
    }

    return static_cloud;
}

---

3. 地图持久化与重定位

需求: 扫地机需要保存家庭地图，下次启动时快速重定位。

# 首次建图
roslaunch cartographer_ros vacuum_mapping.launch

# 保存地图
rosservice call /finish_trajectory 0
rosservice call /write_state "{filename: '/data/home_map.pbstream'}"

# 下次启动 (纯定位模式)
roslaunch cartographer_ros vacuum_localization.launch \
    load_state_filename:=/data/home_map.pbstream

重定位优化:

-- localization.lua
TRAJECTORY_BUILDER.pure_localization = true
TRAJECTORY_BUILDER.pure_localization_trimmer = {
    max_submaps_to_keep = 3,
}

-- 初始位姿不确定性处理
POSE_GRAPH.constraint_builder.global_localization_min_score = 0.7

---

9.3 扫地机特有问题处理

问题 1: 镜面反射 (落地窗、镜子)

现象: LiDAR 虚假测量导致地图出现"幽灵墙"。

解决方案:

// 基于强度的镜面检测
sensor::PointCloud FilterMirrorReflections(
    const sensor::PointCloud& cloud) {

    sensor::PointCloud filtered;

    for (const auto& point : cloud) {
        // 镜面反射特征:
        //   1. 强度异常低 (反射率低)
        //   2. 距离异常远 (双倍距离)

        if (point.intensity > kMinIntensity &&
            point.position.norm() < kMaxReliableRange) {
            filtered.push_back(point);
        }
    }

    return filtered;
}

---

问题 2: 地毯打滑 (编码器失效)

现象: 在厚地毯上，轮式编码器严重偏差。

解决方案:

-- 降低里程计权重
POSE_GRAPH.optimization_problem.odometry_translation_weight = 1e3  -- 默认 1e5

-- 增大 Ceres 搜索窗口 (补偿里程计误差)
TRAJECTORY_BUILDER_2D.ceres_scan_matcher.linear_search_window = 0.2

---

问题 3: 多楼层建图

需求: 复式住宅需要分层地图。

解决方案:

// 基于高度检测楼层切换
class FloorDetector {
public:
    int DetectFloor(const sensor::ImuData& imu) {
        // 方法 1: IMU 高度积分
        height_ += imu.linear_acceleration.z() * dt * dt / 2;

        // 方法 2: 气压计 (如果有)
        // height_ = barometer.GetAltitude();

        // 楼层判定: 每 3m 为一层
        return static_cast<int>(height_ / 3.0);
    }

    void OnFloorChange(int new_floor) {
        // 结束当前轨迹
        map_builder_->FinishTrajectory(current_trajectory_id_);

        // 启动新轨迹
        current_trajectory_id_ = map_builder_->AddTrajectoryBuilder(...);
    }

private:
    double height_ = 0.0;
};

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9.4 工业部署最佳实践

石头科技 S7 扫地机 SLAM 架构 (推测):

硬件层:
  LiDAR: RPLIDAR S2 (2D, 15Hz)
  IMU: 6-axis (200Hz)
  编码器: 左右轮 (1024 pulses/rev)
  处理器: Allwinner R818 (4× ARM A53 @ 1.6GHz)

软件栈:
  ├─ Cartographer (定制版)
  │  ├─ sampling_ratio = 0.1 (节省 CPU)
  │  ├─ num_range_data = 30 (节省内存)
  │  └─ 禁用 3D 模块
  │
  ├─ 动态物体过滤 (自研)
  │
  ├─ 多楼层管理 (气压计)
  │
  └─ 云端地图服务
     ├─ 离线全局优化 (手机 App)
     └─ 地图分享 (多设备同步)

性能指标:
  - 建图速度: 100㎡ 约 15 分钟
  - 重定位时间: < 3 秒
  - CPU 占用: 平均 60%, 峰值 90%
  - 内存占用: 120 MB

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9.5 开发者资源

官方资源:

• GitHub: https://github.com/cartographer-project/cartographer
• 论文: “Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM” (ICRA 2016)
• 文档: https://google-cartographer.readthedocs.io

社区资源:

• ROS Answers: https://answers.ros.org/questions/tags:cartographer
• 中文教程: 古月居 Cartographer 专栏
• 视频教程: B站 “Cartographer 源码解析”

行业交流:

• 扫地机器人开发者论坛
• ROS China 用户组
• SLAM 技术研讨会 (每年 6 月，深圳)

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10. 总结

10.1 Cartographer 在扫地机 SLAM 的不可替代性

技术层面:

1. 唯一能工业化的开源图优化 SLAM (ORB-SLAM3 过于复杂)
2. Branch-and-Bound 算法 是闭环检测的金标准
3. Submap 机制 完美适配扫地机的房间-走廊拓扑结构

商业层面:

1. 许可证友好: Apache 2.0 (允许商用闭源)
2. 生态成熟: ROS 完整支持，第三方工具丰富
3. 人才储备: 大量算法工程师熟悉 Cartographer

演进趋势:

• 2024-2025: Cartographer + Transformer (闭环特征学习)
• 2025-2026: 端到端神经网络 SLAM (仍基于 Cartographer 框架)
• 长期: 多模态融合 (LiDAR + 视觉 + 毫米波雷达)

10.2 后续文档导航

本系列文档架构:

[01] 系统架构 ← 当前文档
     ↓
[02] 前端 Local SLAM
     ├─ 数据预处理
     ├─ CSM 暴力搜索
     └─ Ceres 非线性优化
     ↓
[03] 后端 Global SLAM
     ├─ 闭环检测
     ├─ Fast CSM (Branch-and-Bound)
     └─ SPA 位姿图优化
     ↓
[04] 概率地图理论基础
     ├─ 贝叶斯滤波
     └─ Log-Odds 表示
     ↓
[05] 参数调优 (扫地机专项)
     ├─ 室内环境配置
     ├─ 性能优化
     └─ 故障诊断
     ↓
[06] 地图源码剖析
     └─ SIMD/GPU 加速
     ↓
[07] 分支定界算法 (核心)
     └─ 361× 加速原理
     ↓
[08] 数学理论推导
     └─ 定理证明

推荐学习路径 (扫地机工程师):

快速入门: 01 → 05 → 02
深度掌握: 01 → 02 → 03 → 07
理论研究: 04 → 08 → 07 → 03

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Cartographer 是扫地机器人 SLAM 领域的基石框架，掌握它不仅是技术需求，更是职业发展的必经之路。