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1.7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
2.点云空间搜索之八叉树（含源码）
3.如何用Golang实现类似Uber实时车辆地图动画的树源d树后端系统

7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)

       在上一讲中，我们深入探讨了pf.cpp文件，代码它将Augmented-MCL算法和KLD-sampling算法融合使用。树源d树重点在于pf_pdf_gaussian_sample(pdf)函数、代码pf_init_model_fn_t初始化模型以及pf->random_pose_fn方法进行粒子初始化。树源d树粒子的代码导航源码带排名插入和存储采用kd树数据结构，同时kd树也表达直方图的树源d树k个bins，通过叶子节点数展现。代码

       本讲聚焦kd树在粒子滤波器模型中的树源d树作用（pf_kdtree.cpp）、概率密度函数pdf与特征值分解的代码关系（eig3.cpp、pf_vector.cpp）以及如何利用pdf生成随机位姿（pf_pdf.cpp），树源d树同时解释kd树与直方图的代码对应关系。

       在概率密度函数pdf的树源d树创建中，我们首先定义一个高斯PDF结构体pf_pdf_gaussian_t，代码包含均值和协方差的树源d树描述，接着进行协方差矩阵的分解，通过Housholder算子和QR分解完成特征值分解过程。源码铺优选

       通过pdf结构体实现随机位姿的生成，具体在pf_pdf.cpp中pf_pdf_gaussian_sample函数实现，使用无均值带标准差的高斯分布进行生成。

       kd树数据结构在pf_kdtree.cpp中定义，包括节点和树的初始化，以及新位姿的插入。kd树的插入依据树的性质，通过计算max_split、中位数和分支点维数来定位新节点位置。查找节点和计算给定位姿权重则通过kd树结构实现，最终将树中叶子节点打标签，以统计特性如均值和协方差计算整个粒子集。

       kd树在AMCL中承担直方图功能，以叶子节点数目表示bin个数（k），概率密度函数pdf依赖于输入的均值和协方差生成，用于随机位姿的橙色渐变源码产生。此外，kd树还用于判断粒子集是否收敛。最后，kd树表达直方图的过程在pf.cpp中pf_update_resample函数中实现，而pf_resample_limit函数用于设定采样限制。

       kd树在粒子滤波器模型中的作用包括存储粒子样本集、查找和插入新位姿，以及统计特性计算。概率密度函数pdf的使用除了初始化粒子位姿外，还有判断粒子收敛的作用。下一讲将探讨amcl_node.cpp的处理内容，包括初始位姿、激光数据和坐标系转换，以及粒子滤波器pf的运用。

点云空间搜索之八叉树（含源码）

       除了上一回介绍的kd树，八叉树在许多场景中也经常被使用，彩虹城堡源码具体介绍可以参考我之前写的另一篇文章。

       那么，游戏场景管理的八叉树算法是如何实现的呢？在PCL中，已经封装了体素内邻近搜索、K近邻搜索、半径内近邻搜索等功能。

       虽然示例代码和教程都非常丰富，但在此就不一一细讲了。

       下面，我将主要介绍两个较为少见的八叉树应用。

       一、八叉树应用之空间变化检测

       在PCL中，使用了双缓冲八叉树（double-buffering octree）结构。在操作上，首先对第一个点云文件进行一次完整的编码，然后对后续的tkphp星座源码点云文件，仅对前后的差值进行编码。每个分支节点都有两个缓冲区，当需要创建新的子节点时，会在当前分支节点中执行对前面指针缓冲区的查找。如果找不到相关的引用指针，即在之前处理过的八叉树结构中不存在相应的体素，则创建新的子节点，且两个缓冲区都初始化为0。如果在前面的指针缓冲区中可以找到对应的子节点指针，就采用它的引用，并仅初始化所选的子指针缓冲区为0。初始化完成后，可以通过对两个缓存区进行异或操作，得到两个八叉树缓存区之间的差异，类似于视频编码中的帧间预测，用于编码两个帧间的差异。

       二、点云体素化及格网显示

       每个点，甚至多个点都可以被映射进一个体素内。

       上代码：

如何用Golang实现类似Uber实时车辆地图动画的后端系统

       本文将分享如何使用Golang实现类似Uber实时车辆地图动画的后端系统，主要关注数据存储、传输协议选择、数据序列化及最终算法等关键环节。

       在开发“司机申请出租车服务”软件时，我们的团队发现可以实现实时显示司机行程的动画效果，这为乘客提供了更直观的体验。然而，首先需要解决数据获取的挑战，即如何在每秒内获取司机位置数据，同时确保系统不因数据流量过大而崩溃。

       最初尝试使用简单的内存存储方法，但发现存在绘制路线不准确的问题，如车辆可能移动至非实际路径的地方，如田野、森林、湖泊等，导致效果不佳。为解决此问题，我们引入了Open Street Map Router（OSRM）进行路径规划，并在算法上进行了优化。尽管如此，单向道路的问题依然存在，即车辆在十字路口停留时，位置数据可能错误地标记在十字路口对面，导致路径规划不准确。

       为应对上述问题，我们引入了一种朴素的解决方案，即检查两点之间的最短距离，并且不构建距离小于米的路径。通过测试，我们认为此方法可行，并决定在应用中实施。然而，我们意识到需要进一步解决数据传输的带宽问题，特别是在移动流量成本较高的情况下，每秒节省字节即可为公司节省大量成本。

       因此，我们决定将数据上报量限制在字节内，并对比了多种传输协议，最终选择了UDP，因为其适用于小数据传输。在数据序列化方面，我们考虑了多种选项，最终选择了ProtoBuf，因为它对小数据处理效率更高。

       在存储数据时，我们面临了大量在线司机的数据存储问题，因此引入了地理索引。我们评估了KD树和R树两种地理索引方案，最终选择了R树，因为它能满足我们的需求，即支持搜索最近的多个点，并且是平衡树结构。我们还引入了过期机制和LRU数据结构来管理存储数据，以适应在线司机的实时变化。

       在算法层面，我们实现了后端的最终算法，设计了适应实时数据更新和高效存储管理的系统架构。通过HTTP接口实现了关键功能，最终为用户提供准确、实时的车辆地图动画效果。

       总结经验，我们强调了在设计后端系统时需要考虑的关键因素，包括数据获取、存储、传输效率与数据处理算法等。通过上述解决方案，我们成功地构建了一个能够支持实时车辆地图动画的后端系统，为用户提供更优质的打车服务体验。

       如果您对整个过程感兴趣，可以访问以下链接查看源代码：原文链接。我们的系统功能尚在简化阶段，但仍实现了文章中描述的关键功能。