1.hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
2.成都网页直播系统源码
3.图解UE4源码AI行为树系统 其二 一棵行为树是系统怎么被运行起来的

hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)

       hdl_graph_slam源码解读(八)：后端优化

       后端概率图构建核心：hdl_graph_slam_nodelet.cpp

       整体介绍

       这是整个系统建图的核心，综合所有信息进行优化。图源所有的系统信息都会发送到这个节点并加入概率图中。

       包含信息

       1）前端里程计传入的图源位姿和点云

       2）gps信息

       3）Imu信息

       4）平面拟合的参数信息

       处理信息步骤

       1）在对应的callback函数中接收信息，并放入相应的系统队列

       2）根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理，加入概率图

       其他内容

       1）执行图优化，图源无法关联源码这是系统一个定时执行的函数，闭环检测也在这个函数里

       2）生成全局地图并定时发送，图源即把所有关键帧拼一起，系统得到全局点云地图，图源然后在一个定时函数里发送到rviz上去

       3）在rviz中显示顶点和边，系统如果运行程序，图源会看到rviz中把概率图可视化了

       关键帧同步与优化

       cloud_callback

       cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,系统const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg)

       该函数主要是odom信息与cloud信息的同步，同步之后检查关键帧是图源否更新。

       关键帧判断：这里主要看关键帧设置的系统这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle

       变成关键帧的要求就是：/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp

       优化函数

       optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event)

       函数功能：将所有的位姿放在posegraph中开始优化

       loop detection 函数：主要就是将当前帧和历史帧遍历，寻找loop。

       闭环匹配与信息矩阵计算

       匹配与闭环检测

       潜在闭环完成匹配（matching 函数）

       不同loop的信息矩阵计算（hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp）

       gps对应的信息矩阵

       hdl_graph_slam/graph_slam.cpp

       添加地面约束

       使用add_se3_plane_edge函数的代码

       执行图优化

       优化函数optimization_timer_callback

       执行图优化，闭环检测检测闭环并加到了概率图中，优化前

       生成简化版关键帧，KeyFrameSnapshot用于地图拼接

       生成地图并定时发送

       生成地图：简化版关键帧拼接

       定时发送：src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中

       系统性能与扩展性

       hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足，系统代码设计好，模块化强，易于扩展多传感器数据融合。

       总结

       hdl_graph_slam后端优化是关键，涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰，扩展性强，但在性能上需改进。

成都网页直播系统源码

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图解UE4源码AI行为树系统 其二 一棵行为树是怎么被运行起来的

       在本系列的第三部分，我们将深入探讨行为树的运行过程。首先，行为树的运行分为几个关键步骤：

       发起行为树运行

       行为树的运行可以通过两种方式启动:

       调用AAIController::RunBehaviorTree()函数。

       通过Run Behavior任务节点执行子行为树。

       抽象逻辑理解

       理解流程时，想象一个抽象流程图，我们将讲解分为蓝色泳道（检查和加载）和红色泳道（初始化和执行）。

       检查和加载子树

       开始前，UBehaviorTreeComponent会对子树进行三项检查:

       确保子树使用的黑板资源与父树一致。

       确保全局的UBehaviorTreeManager可用。

       确认发起节点的父节点是否允许push新子树，如SimpleParallel节点限制。

       树的加载

       检查通过后，进入资源加载阶段，首先尝试从缓存获取数据，避免重复加载。

       缓存和数据初始化

       加载行为树资源，如果缓存中有匹配的模板，直接返回。否则，创建新模板并计算节点初始化信息，包括内存需求和执行顺序。

       执行树的初始化

       加载完成后，进一步在UBehaviorTreeComponent::PushInstance中初始化FBehaviorTreeInstance和FBehaviorTreeInstanceId，设置内存偏移，填充数组，然后将新实例入栈并标记为活跃。

       行为树的执行

       最后，执行新树，从根节点的service开始，然后执行根节点，进入下一轮迭代。后续的节点执行细节将作为下一部分内容。