如果只用一个雷达，可以不看这段

激光雷达点云数据均为作为主要输入，使用时无需考虑具体几个传感器和类型，可认为是一个雷达产生的点云数据。但实际cartographer通过RangeDataCollator类将多种传感器进行了融合，并进行了时间同步，最后形成对应的时间戳，pose和点云集合。在真正使用时通过畸变校准，并构建scan match和插入submap的传感器数据rangedata。

有多个雷达的点云信息，它们的各个点可能时间会重合，因此需要将所有雷达的点云信息进行时间的整理，保证所有点的时间是单调的。多个雷达数据合并到一起，它们的原点可能不一样，因此要保存各自的原点。

头文件部分：

  // 插入集合
sensor::TimedPointCloudOriginData AddRangeData(
      const std::string& sensor_id,
      const sensor::TimedPointCloudData& timed_point_cloud_data);

private:
  // 融合
  sensor::TimedPointCloudOriginData CropAndMerge();
  // 期望处理传感器类型清单
  const std::set<std::string> expected_sensor_ids_;
  // 同步和融合后集合，每种传感器至多一帧点云数据
  std::map<std::string, sensor::TimedPointCloudData> id_to_pending_data_;

sensor::TimedPointCloudOriginData RangeDataCollator::AddRangeData(
    const std::string& sensor_id,
    const sensor::TimedPointCloudData& timed_point_cloud_data)
{
  // 检测该点云数据 sensor_id 是否在期望的sensor_ids里面
  CHECK_NE(expected_sensor_ids_.count(sensor_id), 0);
  // TODO(gaschler): These two cases can probably be one.
  // 此传感器类型数据已有
  if (id_to_pending_data_.count(sensor_id) != 0) 
  {
    current_start_ = current_end_;
    // When we have two messages of the same sensor, move forward the older of
    // the two (do not send out current).
    /* 如果当前融合时间段内融合结果中已包含同一ID的传感器数据，则应采用最新的点云数据进行替换
    但是结束的时间戳仍然采用原来的时间刻度，开始进行数据截取合并CropAndMerge()并返回 */
    // std::map<std::string, sensor::TimedPointCloudData> id_to_pending_data_;
    current_end_ = id_to_pending_data_.at(sensor_id).time;
    auto result = CropAndMerge();
    id_to_pending_data_.emplace(sensor_id, timed_point_cloud_data);
    return result;
  }
  id_to_pending_data_.emplace(sensor_id, timed_point_cloud_data);
  // 若现在收到的数据类型未全，即期望收到种类未全，直接退出，无需融合
  if (expected_sensor_ids_.size() != id_to_pending_data_.size()) {
    return {};
  }
  current_start_ = current_end_;
  // We have messages from all sensors, move forward to oldest.
  common::Time oldest_timestamp = common::Time::max();
  // 找传感器数据中最早的时间戳
  for (const auto& pair : id_to_pending_data_) {
    oldest_timestamp = std::min(oldest_timestamp, pair.second.time);
  }
    /*  current_end_是下次融合的开始时间，是本次融合的最后时间刻度
  但其实是此次融合所有传感器中最早的时间戳*/
  current_end_ = oldest_timestamp;
  return CropAndMerge();
}

进一步处理在CropAndMerge，这个函数十分复杂。 简单理解如果有一个传感器频率较高，已经来过一帧并进行了缓存，另外一个未来，
这个传感器又来一帧，则先进行截取合并送出结果（实际上就是上帧缓存的点云直接发出），
然后将新来的一帧替换换来的buffer。

参考: cartographer 代码思想解读 RangeDataCollator