1）slam_toolbox建图（引用karto_slam）
开源项目地址：https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox
个人的评价是，slam_toolbox作为三星研究院出品的建图工具包，功能相当完善，简单易用，效果、工程性甚至优于谷歌的cartographer，具备完善的动态地图更新longlife-slam功能。底层slam算法是karto_slam，资源占用也低于cartographer。
但是就大地图（2k平以上）构建效果来看，slam_toolbox可能存在较为明显的大地图扭曲问题，精度不高。
订阅的主题
| /scan | sensor_msgs/LaserScan | 激光的输入扫描以利用 |
|---|---|---|
| /tf | tf2 | 从您配置的 odom_frame 到 base_frame 的有效转换 |
发布的主题
| /map | nav_msgs/OccupancyGrid | 位姿图在map_update_interval频率上的占用网格表示 |
|---|
服务接口
| 话题 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
/slam_toolbox/clear_changes | slam_toolbox/Clear | 清除所有未决的手动姿势图操作更改 |
/slam_toolbox/deserialize_map | slam_toolbox/DeserializePoseGraph | 从磁盘加载保存的序列化位姿图文件 |
/slam_toolbox/dynamic_map | nav_msgs/OccupancyGrid | 请求姿态图的当前状态作为占用网格 |
/slam_toolbox/manual_loop_closure | slam_toolbox/LoopClosure | 请求手动更改姿势图待处理 |
/slam_toolbox/pause_new_measurements | slam_toolbox/Pause | 工具箱暂停处理新传入的激光扫描 |
/slam_toolbox/save_map | slam_toolbox/SaveMap | 保存可用于显示或 AMCL 定位的位姿图的地图图像文件。它是一个简单的包装器，使用map_server/map_saver。 |
/slam_toolbox/serialize_map | slam_toolbox/SerializePoseGraph | 保存可用于继续映射、slam_toolbox 本地化、离线操作等的地图位姿图和数据 |
/slam_toolbox/toggle_interactive_mode | slam_toolbox/ToggleInteractive | 切换进入和退出交互模式，发布节点的交互标记及其位置以在应用程序中更新 |
① 建图测试
位姿图路点（无视左侧视图栏报错，这是因为没有重开全部程序，使用了map（amcl提供）、slam_map（slam_toolbox提供）作为tf的根节点，但是tf不支持并行树状图，故tf会来回切换，但不影响建图程序运行，因为tf树中的odom_combined->map的变换不被slam_toolbox节点所使用）
在同样未经调参优化的情况下，对比cartographer，slam_toolbox在细节方面更优（slam_toolbox在墙壁厚度方面显示更准确）
大长廊场景建图，此为公司办公楼层地图，长约80m，宽约50米：
对于slam_toolbox，有以下问题：
1）所建地图出现角度歪斜情况，难以闭合；
2）部分房间与走廊出现不平行情况
查看tf树图
slam_map到odom_combined的变换，由slam_toolbox提供
② 探索建图接口
服务1：保存位姿图到磁盘
/slam_toolbox/serialize_map
服务2：保存栅格地图到磁盘
注意点：该节点的保存地图服务/slam_toolbox/save_map不好用，不能保存任意话题名的map（改写源码，增加这点），并且实际上只是调用了map_server的map_saver包，可以不用。
服务3：获取动态的建图map图数据
/slam_toolbox/dynamic_map
服务4：清除交互式模式对位姿图路点的修改
/slam_toolbox/clear_changes
服务5：切换交互模式，可拖动位姿图
/slam_toolbox/toggle_interactive_mode
服务6：确认交互式按钮修改的位姿图路点
（只是保存在内存，未更新对应磁盘的文件）
/slam_toolbox/manual_loop_closure
服务7：加载磁盘位姿图
/slam_toolbox/deserialize_map
- match_type含义：
1：开始于位姿图零点
2：开始于通过该服务的initial_pose字段请求的位姿
3：自动定位（？不确定）
③ 探索定位接口
比建图接口多一个
定位服务1：清除定位的缓存
/slam_toolbox/clear_localization_buffer
initialpose定位指定值：
localization包拓展的地图仅供定位时参考，定位位姿图回归后自然消除/合并。
④ 探索lifelong-slam接口
开源项目地址：https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox/wiki/Experimental-Lifelong-Mapping-Node
终身制图，即动态更新地图，相比定位模式缺少了initialpose的话题订阅
配置参数文件说明
以下设置和选项向您展示。默认配置在config目录中给出。
求解器参数
solver_plugin- 用于 karto 扫描求解器的非线性求解器类型。选项：solver_plugins::CeresSolver, solver_plugins::SpaSolver, solver_plugins::G2oSolver. 默认值：solver_plugins::CeresSolver。
ceres_linear_solver- Ceres 使用的线性求解器。选项：SPARSE_NORMAL_CHOLESKY, SPARSE_SCHUR, ITERATIVE_SCHUR, CGNR. 默认为SPARSE_NORMAL_CHOLESKY.
ceres_preconditioner- 与该求解器一起使用的预处理器。选项：JACOBI，IDENTITY（无）SCHUR_JACOBI，。默认为JACOBI.
ceres_trust_strategy- 信任区域策略。线搜索策略没有公开，因为它们在此用途中表现不佳。选项：LEVENBERG_MARQUARDT, DOGLEG。默认值：LEVENBERG_MARQUARDT。
ceres_dogleg_type- 如果信任策略是，则使用 dogleg 策略DOGLEG。选项：TRADITIONAL_DOGLEG, SUBSPACE_DOGLEG。默认：TRADITIONAL_DOGLEG
ceres_loss_function- 拒绝异常值测量的损失函数类型。没有一个等同于平方损失。选项：None, HuberLoss, CauchyLoss. 默认值：None。
mode - 在 Ceres 问题创建中用于性能优化的“映射”或“本地化”模式
工具箱参数
odom_frame - 里程计框架
map_frame - 地图框
base_frame - 基本框架
scan_topic- 扫描主题，_绝对_路径，ei /scannotscan
map_file_name - 启动时加载的姿势图文件的名称（如果可用）
map_start_pose - 姿势以开始姿势图映射/定位（如果可用）
map_start_at_dock- 如果可用，在码头（第一个节点）开始加载姿势图。如果同时设置了pose和dock，它将使用pose
debug_logging - 将记录器更改为调试
throttle_scans - 同步模式下限制的扫描次数
transform_publish_period- odom 变换发布期间的地图。0 不会发布转换
map_update_interval - 为其他应用程序/可视化更新 2D 占用图的间隔
enable_interactive_mode- 是否允许启用交互模式。交互模式将保留映射到其 ID 的激光扫描缓存，以便在交互模式下进行可视化。结果，进程的内存将增加。这在本地化和终身模式下被手动禁用，因为它们会随着时间的推移增加内存利用率。适用于映射或连续映射模式。
resolution - 要生成的 2D 占用地图的分辨率
max_laser_range - 用于 2D 占用地图栅格的最大激光范围
minimum_time_interval - 以同步模式处理的扫描之间的最短持续时间
transform_timeout - 查找变换的 TF 超时
tf_buffer_duration- 存储 TF 消息以供查找的持续时间。如果在同步模式下以多次速度离线运行，则设置为高。
stack_size_to_use- 将堆栈大小重置为的字节数，以启用文件的序列化/反序列化。自由默认值是 40000000，但越少越好。
minimum_travel_distance - 处理新扫描之前的最小行程距离
匹配器参数
use_scan_matching - 是否使用扫描匹配来优化里程姿态（呃，你为什么不呢？）
use_scan_barycenter - 是否使用重心或扫描姿势
minimum_travel_heading - 标题的最小变化以证明更新的合理性
scan_buffer_size - 缓存成链的扫描次数，也用作定位模式的循环缓冲区中的扫描次数
scan_buffer_maximum_scan_distance - 在从缓冲区中删除扫描之前，从姿势扫描的最大距离
link_match_minimum_response_fine - 阈值链接匹配算法响应精细分辨率通过
link_scan_maximum_distance - 链接扫描之间的最大距离有效
loop_search_maximum_distance - 为闭环考虑的扫描距离的最大阈值
do_loop_closing - 是否做闭环（如果你不确定，答案是“真的”）
loop_match_minimum_chain_size - 寻找闭环的最小扫描链长度
loop_match_maximum_variance_coarse - 粗略搜索中的阈值方差通过细化
loop_match_minimum_response_coarse - 粗略搜索中闭环算法的阈值响应传递到细化
loop_match_minimum_response_fine - 精细搜索中闭环算法的阈值响应传递到细化
correlation_search_space_dimension - 搜索网格大小以进行扫描相关性
correlation_search_space_resolution - 搜索网格分辨率以进行扫描相关性
correlation_search_space_smear_deviation - 用于平滑响应的多模式涂抹量
loop_search_space_dimension - 闭环算法上的搜索网格大小
loop_search_space_resolution - 搜索网格分辨率以进行闭环
loop_search_space_smear_deviation - 用于平滑响应的多模式涂抹量
distance_variance_penalty - 适用于匹配扫描的惩罚，因为它与里程姿势不同
angle_variance_penalty - 适用于匹配扫描的惩罚，因为它与里程姿势不同
fine_search_angle_offset - 测试精细扫描匹配的角度范围
coarse_search_angle_offset - 测试粗略扫描匹配的角度范围
coarse_angle_resolution - 在偏移范围内的角度分辨率以测试扫描匹配
minimum_angle_penalty - 角度最小的惩罚可以确保尺寸不会爆炸
minimum_distance_penalty - 扫描可以确保尺寸不会爆炸的最小惩罚
use_response_expansion - 如果没有找到可行的匹配，是否自动增加搜索网格大小