Octomap的学习
什么是octomap？
RGBD SLAM的目的有两个：估计机器人的轨迹，并建立正确的地图。地图有很多种表达方式，比如特征点地图、网格地图、拓扑地图等等。在《一起做》系列中，我们使用的地图形式主要是点云地图。在程序中，我们根据优化后的位姿，拼接点云，最后构成地图。这种做法很简单，但有一些明显的缺陷：
- 地图形式不紧凑。
点云地图通常规模很大，所以一个pcd文件也会很大。一张640××480的图像，会产生30万个空间点，需要大量的存储空间。即使经过一些滤波之后，pcd文件也是很大的。而且讨厌之处在于，它的“大”并不是必需的。点云地图提供了很多不必要的细节。对于地毯上的褶皱、阴暗处的影子，我们并不特别关心这些东西。把它们放在地图里是浪费空间。 - 处理重叠的方式不够好。
在构建点云时，我们直接按照估计位姿拼在了一起。在位姿存在误差时，会导致地图出现明显的重叠。例如一个电脑屏变成了两个，原本方的边界变成了多边形。对重叠地区的处理方式应该更好一些。 - 难以用于导航
说起地图的用处，第一就是导航啦！有了地图，就可以指挥机器人从A点到B点运动，岂不是很方便的事？但是，给你一张点云地图，是否有些傻眼了呢？我至少得知道哪些地方可通过，哪些地方不可通过，才能完成导航呀！光有点是不够的！
octomap就是为此而设计的！亲，你没有看错，它可以优雅地压缩、更新地图，并且分辨率可调！它以八叉树（octotree，后面会讲）的形式存储地图，相比点云，能够省下大把的空间。octomap建立的地图大概是这样子的：（从左到右是不同的分辨率）
由于八叉树的原因，它的地图像是很多个小方块组成的（很像minecraft）。当分辨率较高时，方块很小；分辨率较低时，方块很大。每个方块表示该格被占据的概率。因此你可以查询某个方块或点“是否可以通过”，从而实现不同层次的导航。简而言之，环境较大时采用较低分辨率，而较精细的导航可采用较高分辨率。
转载：高翔老师SLAM拾萃(1)：octomap - 半闲居士 - 博客园 (cnblogs.com)
