Cartographer算法确实相对复杂，这主要体现在其代码量大、逻辑复杂，并包含大量的工程细节。以下是对其复杂性的具体分析：
Cartographer算法的复杂性
- 代码量和逻辑复杂性：Cartographer的代码量非常大，逻辑复杂，包含大量的工程细节，对于初学者来说学习理解代码十分困难。
- 学习难度：由于Cartographer的复杂性和庞大的代码量，学习理解代码需要花费大量时间，对初学者不太友好。
Cartographer算法与其他SLAM算法的比较
- Gmapping：主要用于2D SLAM，计算量较小且地图精度较高，但在构建大地图时所需内存和计算量都会增加。
- Hector SLAM：适用于救灾等地面不平坦的情况，不需要里程计，但在大地图、低特征场景中建图误差较高。
- Cartographer：支持2D和3D激光SLAM，可以跨平台使用，适合构建大地图，但计算量大，一般的笔记本很难跑出好的地图。
Cartographer算法的应用领域
- 应用场景：Cartographer广泛应用于清洁机器人、仓储物流机器人等服务机器人。
综上所述，Cartographer算法在SLAM领域具有重要地位，尽管其复杂性和学习难度较高，但其强大的功能和广泛的应用场景使其成为研究和应用的重点。