1.cruise-automation Webviz 简介
2.Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros

cruise-automation Webviz 简介

       cruise-automation项目旨在开发一系列与现有开源工具如rviz、rqt console、rqt_runtime_monitor、rostopic echo和rqt_plot相呼应的可视化面板。通过进一步的开发，添加了针对Cruise特定需求的thuctc源码解读自定义面板，远离传统工具，以更精细地满足工程师解决问题的需要，并保持对开放源代码机器人社区的实用性。随着定制化和对过时工具逐渐迁移，这些面板功能日益精进。

       项目目标是源码精灵贝塔替代ROS中的可视化工具，如rviz、rqt等。Webviz实现这一目标，提供直观且功能丰富的界面。在试用过程中，发现其稳定性高、加载速度快、使用便捷。以下是Webviz的安装和运行步骤，假设操作系统为Ubuntu .。

       Webviz与ROS数据传递通过rosbridge_suite进行。精灵全套源码对于实时显示数据（而非使用bag文件），需要安装rosbridge_suite。

       Webviz启动默认使用websocket端口，无需调整，连接时会自动使用该端口。

       安装nodejs时，遵循github.com/nodesource/d...指南，选择较旧版本（如v.x，避免新版本编译问题）。

       接下是Webviz编译过程：

       下载代码。

       执行编译命令，DHT 爬虫 源码确保根目录下安装了所有依赖。

       再次执行编译。

       运行编译好的程序，浏览器将直接打开预览界面（推荐使用Chrome浏览器）。

       测试Webviz效果时，可使用两个示例topic：速腾的lidar数据和gnss定位信息（默认时间坐标，也可切换为xy坐标形式）。实测效果如图所示，展示了Webviz在可视化数据方面的强大能力。

Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros

       上一篇文章深入分析了传感器数据的流向，接下来让我们继续探讨传感器格式的skdj系统源码转换与类型变换。这部分内容在sensor_bridge.cc文件中。在处理传感器的坐标变换时，我们需要运用三维空间刚体运动的知识，先进行简要回顾，以助于理解代码。

       三维空间刚体运动涉及向量内积与外积。向量内积的计算公式如下，表示两个向量的点乘。向量外积则是一个向量，其方向垂直于两个向量，大小为两向量张成四边形的有向面积，计算公式如下。

       旋转和平移是欧氏变换的两个关键部分。旋转涉及单位正交基的变换，形成旋转矩阵（Rotation matrix），该矩阵的各分量由两组基之间的内积组成，反映了旋转前后同一向量坐标的变化关系。平移则通过向旋转后的坐标中加入平移向量t实现。通过旋转矩阵R和平移向量t，我们可以完整描述欧氏空间中的坐标变换关系。

       为了简化变换过程，引入齐次坐标和变换矩阵。在三维向量末尾添加1形成四维向量，进行线性变换。变换矩阵T能够将两次变换叠加简化为一个操作，便于后续计算。

       Cartographer的坐标转换程序位于transform文件夹下的rigid_transform中，用于求解变换矩阵的逆。

       在sensor_bridge类中，构造函数将传入配置参数，对里程计数据进行处理。首先将ros时间转换为ICU时间，然后利用tf_bridge_.LookupToTracking函数找到tracking坐标系与里程计child_frame_id之间的坐标变换。在ToOdometryData函数中，将里程计的footprint的pose转换为tracking_frame的pose，并最终将结果转换为carto::sensor::OdometryData的数据类型。

       HandleOdometryMessage函数将传感器数据类型与坐标系转换完成后，调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。对于雷达数据，首先转换为点云格式，然后对点云进行坐标变换，并调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。

       IMU数据处理中，要求平移分量小于1e-5，然后调用trajectory_builder_->AddSensorData对数据进行处理。

       在雷达数据处理部分，首先将点云数据分段，然后传给HandleRangefinder处理，将点云坐标变换到tracking_frame坐标系下，调用trajectory_builder_->AddSensorData函数进行数据处理。

       总结本章内容，我们详细解析了SensorBridge类，对传感器数据进行了转换和传输。通过Node类、MapBuilderBridge类和SensorBridge类，我们对Cartographer_ros部分的代码有了基本了解。接下来，我们将深入学习cartographer。