cartographer如何处理动态障碍物

Cartographer是一个用于自动驾驶和机器人导航的开源SLAM（同时定位与地图构建）系统，它通过集成激光雷达、IMU（惯性测量单元）等多种传感器数据，构建环境的稠密3D地图。在处理动态障碍物方面，Cartographer采用了一系列策略和技术，以确保在动态环境中仍能保持定位和建图的准确性。以下是cartographer处理动态障碍物的方法：

• 动态障碍物对SLAM的影响：动态障碍物会对SLAM和定位造成负面影响，如点云配准失效和地图构建中的“鬼影”现象。
• Cartographer的动态障碍物处理策略：Cartographer通过使用栅格地图概率更新、深度学习动态物体识别等方法来处理动态障碍物。

Cartographer通过结合栅格地图概率更新和深度学习动态物体识别技术，有效地处理了动态障碍物，提高了在动态环境中的定位和建图精度。这些策略和技术使得Cartographer成为自动驾驶和机器人导航领域的有力工具。