点群マップとグラフマップの関係

私は通常、ようなベクトル形式の点群であるSLAMマップに最も精通しています。EKFを使用してこのようなマップを作成する方法も理解しています。$<x,y,\theta,f_{1x},f_{1y},...,f_{nx},f_{ny}>$

今日、私は.graphファイル形式に出会いました。これは、予想どおり、形式の頂点とエッジで構成されています。

VERTEX2 id x y orientation

EDGE2 observed_vertex_id observing_vertex_id forward sideward rotate inf_ff inf_fs inf_ss inf_rr inf_fr inf_sr

行列とグラフ（隣接行列など）の間に関係があることを知っています。しかし、このグラフ形式のマップが、私がよく知っている点群マップとどのように同等であるかは、はっきりしていません。

関係は何ですか？頂点はポーズとランドマークの両方ですか？それらはグローバル参照フレームにありますか？これは、速度情報と距離/方位センサーからどのように作成されますか？グラフマップと点群の間に変換はありますか？

ファイル形式の説明で述べているように、グラフベースのSLAMアプローチ用です。これらは、ポーズコンストレイントネットワークのエラーを最小限に抑える働きをします。このように考えることができます。参照フレーム（頂点）がいくつかあり、これらのフレーム間の変換に関する知識があります。これらの変化は不確実性を伴います。ポーズグラフ最適化フレームワークなどのようなTORO、HogMan、G2Oなどは、制約が与えられ、あなたの頂点位置の最大尤度を与えます。

実際のロボット用語では、これは通常次のことを意味します。

• $p_k$$k$
• アプローチによっては、ランドマークを頂点として追加することもできます。ただし、その必要はありません。
• $p_k$$p_{k+1}$
• アプローチがランドマークベースで機能する場合は、ランドマークに変換を追加します。ランドマークの位置しかわからない場合は、変換の回転情報に高い不確実性を設定します。
• アプローチがランドマークについて知らない場合、たとえば、ICPと一致する大きな点群がある場合、ICPの結果を制約グラフに追加できます。

$n \times n$$n$

ファイル形式自体は、VERTEX2（2Dモデルの場合）およびVERTEX3（3Dモデルの場合）で頂点の位置の初期推定を提供します。2つを混在させることはできません。from_idとによって与えられる参照フレーム（頂点）間の変換を指定できるように、制約が追加されますto_id。変換は、オイラー角での並進および回転のいずれかEDGE2、およびEDGE3不確実性の情報行列として与えられます。この場合、情報行列は、変換ベクトル共分散行列の逆です。$[x\, y \, z\, \text{roll}\, \text{pitch}\, \text{yaw}]$

フレームワークによって異なりますが、通常、頂点の1つはグローバル参照フレームに基づいています。

グラフベースのポーズグラフオプティマイザーは、SLAMバックエンドと見なされます。たとえば範囲データから制約を生成する方法は、フロントエンドの問題です。これらの講義ノートにはすばらしい概要があります。

フォーマットに関するさらに明確な情報を含むフォーラム投稿があります。グラフノードの値は自己ポーズの初期推定値であり、エッジはカルマンフィルターの双対である情報フィルターで表されるポーズ制約をエンコードしているように見えます。

私の知る限りでは、このマップ形式には自己ポーズ情報のみが含まれ、ランドマークは含まれていないため、点群マップからの直接変換はありません。