在Cartographer算法中，分支和界限方法被用于实现快速相关扫描匹配（Fast Correlative Scan Matching）。这是一种用于全局定位（global localization）和闭环检测（loop closure detection）的技术，用于找到机器人当前的位姿，以便在地图中对齐激光雷达扫描。
Fast Correlative Scan Matching的主要步骤如下：
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在多个分辨率上预计算地图和激光雷达扫描。这些预计算的值可以用于快速计算给定位姿的匹配得分。
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定义一个候选位姿列表，初始时只包含一个全局位姿。
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选择一个候选位姿，并使用预计算的值计算其匹配得分。
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检查候选位姿是否优于当前已知的最佳位姿。如果是，则将其设置为新的最佳位姿。
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对候选位姿进行分支，生成新的候选位姿，并将新的候选位姿添加到候选位姿列表中。分支的方式是在当前位姿周围的一个小的区域内生成新的位姿。
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重复步骤3-5，直到候选位姿列表为空，或者达到预定义的最大搜索深度。
通过这种方式，分支和界限方法可以高效地在全局位姿空间中搜索最佳匹配。对于每个候选位姿，它都只需要计算一次匹配得分，而且可以利用预计算的值来加速这个计算。此外，通过限制搜索深度和使用界限来剪枝搜索空间，它可以进一步提高搜索的效率。
对候选位姿进行分支这句话如何理解？
"对候选位姿进行分支"是指根据当前候选位姿生成新的候选位姿。在Fast Correlative Scan Matching中，这通常通过在当前位姿的周围小范围内改变位姿的参