遇到采集的地图范围较大时，生成的点云地图也会比较大，例如我采集建图并进行0.1降采样的数据，PCD点云大约900M，这么大的点云points_map_loader是无法一次性加载并pub到topic的，必须进行点云分割和动态分块加载。本文就带大家一起尝试下解决方法。

一、切割PCD

大概思路就是根据GridSzie或者AreaSize自动分配好切割网格的数量和尺寸，然后把pcd points根据xy坐标分别放入对应的pcd文件即可，具体代码可以到github里看，这里不再赘述。

# 编译
git clone https://github.com/yanjingang/SmartCar-pcd-map-Tools
catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES=grid_map_generator
source devel/setup.bash

# 切割PCD（点云文件命名：{grid_size}_{min_x}_{min_y}.pcd 例如30_-60_90.pcd表示该点云区域范围为[-60:-30, 90:120]）
roscd grid_map_generator
 ./script/grid_map_generator.sh start       # this will start 3 process, roscore/rviz and traj_generator
 ./scripts/grid_map_generator.sh stop

二、MapLoader动态加载

我们需要对points_map_loader模块进行改造，根据车辆当前位置，实时加载当前区域地图，供NDT_Matching更新target_map。

/points_map的发布订阅关系：

points_map_loader修改points_area为非noupdate，points_area_list传入上一步生成的arealist.csv，以触发area list加载逻辑：初始化时读取points_area_list里的pcd文件列表和min/max xy值，然后根据当前pose+margin动态加载对应的pcd文件并pub到topic（尽量控制pub频次，避免网络带宽、内存等资源占用）

vim Autoware/src/autolaunch/launch/localization.launch
  <arg name="points_map" default="$(arg map_path)/$(arg map_name)/points-map/grid-area/"/>           <!-- pointcloud .pcd file or .pcd path -->
  <arg name="points_area" default="9x9" /> <!-- noupdate or 9x9 -->
  <arg name="points_area_list" default="$(arg map_path)/$(arg map_name)/points-map/grid-area/arealist.csv" />    <!-- arealist.csv file path -->

  <node pkg="map_file" type="points_map_loader" name="points_map_loader" >
    <rosparam subst_value="true">
      area: $(arg points_area)
      arealist_path: $(arg points_area_list)
      pcd_paths: [ $(arg points_map) ]
      update_rate: 30000
    </rosparam>
  </node>

vim Autoware/src/autoware/common/map_file/nodes/points_map_loader/points_map_loader.cpp
  // 关联加载附近地图的距离
  constexpr double MARGIN_UNIT = 20; //100; // meter 
  constexpr int ROUNDING_UNIT = 200; //1000; // meter
  
  // 3个触发动态加载point对应area pcd的topic，
  gnss_sub = nh.subscribe("gnss_pose", 1000, publish_gnss_pcd); 
  current_sub = nh.subscribe("current_pose", 1000, publish_current_pcd); 
  initial_sub = nh.subscribe("initialpose", 1, publish_dragged_pcd);
  // 注意用update_rate拦截下，否则会频繁pub地图，比较占用资源
  void publish_dragged_pcd(const geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped& msg)
  {
    ros::Time now = ros::Time::now();
    if (((now - current_time).toSec() * 1000) < update_rate)
      return;
    ...
  }
  
  // arealist.csv里没有路径，这里用pcd_paths拼接下
  //AreaList areas = read_arealist(arealist_path); 
  AreaList areas = read_arealist(arealist_path, pcd_paths[0]);

*注：

• 新地图，先用gnss:=0调试好geo_pos_conv.cpp的T偏移，再打开gnss:=1调试定位，都ready后再来调试动态加载，否则频繁的initialpose也会导致频繁的加载。
• 不要打开donwload地图，只用本地的arealist.csv+pcds文件即可。

参考：

自动驾驶系列：点云地图后处理和地图动态加载

SmartCar-pcd-map-Tools