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一、前言

关于 LocalTrajectoryBuilder2D 有关于点云数据处理得部分已经讲解完成了，但是比较杂，比较乱，因为很多地方可能都是跳着讲解得。为了方便大家的理解，这里把相关的总要环节都复盘一下。首相再重述一下之前已经讲解过的数据系统构建过程。
 
$(1)$ 已经知道每新建一条轨迹就会创建一个 CreateGlobalTrajectoryBuilder2D或者 CreateGlobalTrajectoryBuilder3D对象，该对象的实例化位于 MapBuilder::AddTrajectoryBuilder() 函数中。实例化 CreateGlobalTrajectoryBuilder 对象时，会传入一个回调函数 local_slam_result_callback，该函数为 MapBuilderBridge::AddTrajectory 中的表达式：

      // lambda表达式 local_slam_result_callback_[this](const int trajectory_id, const ::cartographer::common::Time time, const Rigid3d local_pose,::cartographer::sensor::RangeData range_data_in_local,const std::unique_ptr<const ::cartographer::mapping::TrajectoryBuilderInterface::InsertionResult>) {// 保存local slam 的结果数据 5个参数实际只用了4个OnLocalSlamResult(trajectory_id, time, local_pose, range_data_in_local);}

暂且先放一下，只需要知道其核心时调用 OnLocalSlamResult() 函数即可。
 
$(2)$ CreateGlobalTrajectoryBuilder(2D或3D) 对象中包含着一个 LocalTrajectoryBuilder(2D或3D)对象。CreateGlobalTrajectoryBuilder 在把雷达数据分发给 LocalTrajectoryBuilder 之前，会通过阻塞的方式对所有数据按时间进行排序(fix与Landmar可以通过参数配置取消)。

阻塞排序分发数据最重要的就是 cartographer::sensor::Collator 这个类，因为 Collator 中存在变量 OrderedMultiQueue queue_; 该变量中的核心函数 OrderedMultiQueue::Dispatch() 起到了按时间分发数据的主要作用，这里的时间同步，与后续激光雷达点云数据的时间同步时不一样的，回顾之前的内容如下：

        (0, scan): {      4,     }(0, imu):  {1,  3,   5,  }(0, odom): {  2,       6,}

这里的时间同步，是针对于所有传感器的数据，按时间戳分发数据。而激光雷达数据的时间同步，是把多个激光雷达数据进行混合，之前的分析图如下：

点云数据时间同步
 
$(3)$ CreateGlobalTrajectoryBuilder 接收到数据之后，就会转发至 LocalTrajectoryBuilder2D 或者 LocalTrajectoryBuilder3D 如果是激光雷达数据，则是调用到 LocalTrajectoryBuilder2D(3D)::AddRangeData() 函数。
 

二、激光雷达点云数据处理

这里主要以 LocalTrajectoryBuilder2D 处理点云数据为例，经过 CreateGlobalTrajectoryBuilder 转发到 LocalTrajectoryBuilder2D 的数据，即调用 LocalTrajectoryBuilder2D::AddRangeData() 函数进行处理。

已经是按时间分发的了，但是多个激光雷达的点云数据是仙湖