本文主要是介绍2d激光slam点云滤波处理与cpu占用率，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在2d激光slam 的建图定位中，会接收来着激光雷达传感器的数据，原始的点云数据是不能使用的，需要经过滤波处理，现将其常见用法步骤简述如下。
从ros话题中接收的数据会包含点云数据以及里程计数据等，其中对于激光雷达点云数据来说原始雷达数据包含噪点和异常点，首先在接收的回调函数中要对超过雷达最远测试距离例如100米范围的点进行滤波，其次要对强度不够的点进行滤波。滤波后的点云可以传入定位和匹配等处理函数进行处理。
到定位和匹配等流程中的点云，首先需要进行动态障碍物的滤除，保证过滤掉动态障碍物的点云，之后进入csm扫描匹配的点云数据要进行最大最小距离的判断，保证所有点云到雷达预测位姿中心点的距离在一个常识范围内，这个范围可以从0到std：：numeric_limit<float>max（）也可以是从雷达盲区到最远雷达测试距离。
在进行点云物理坐标到栅格坐标索引转换后要进行体素滤波即降采样操作，将属于同一栅格内的点云只保留一个，以便在后续匹配以及画线建图过程中避免重复计算，体素滤波方法可以采用c++的迭代器查找。
经过上述点云处理如果剩余的点云点数量大于一定值例如不为空且大于100个点则可以参与匹配和建图操作。在建图中又涉及栅格地图的匹配搜索步长以及搜索角度步长以及角度和栅格搜索范围，步长太大则计算结果不精确，步长太小计算精确但会导致cpu占用率增加，因此要根据cpu占用率和栅格地图匹配精度以及cpu性能综合确定步长以及范围参数，在cpu性能准许的基础上尽量减小搜索步长提高精度。
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