Structure-PLP-SLAM 开源项目使用教程
2024-09-19 13:22:34作者:钟日瑜
1. 项目介绍
Structure-PLP-SLAM 是一个高效的视觉SLAM系统,它结合了点、线和面的特征来进行鲁棒的相机定位和环境重建。该项目支持单目、RGB-D和立体相机,能够在实时环境中进行分段平面重建,生成结构化的地图。Structure-PLP-SLAM 是基于 OpenVSLAM 开发的,特别优化了点、线和面的重建过程,以提高系统的精度和效率。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖项:
- OpenCV 3.4.6 或更高版本
- g2o
- Eigen3
- Pangolin
- DBoW2
- Ubuntu 18.04 或更高版本
2.2 克隆项目
首先,克隆 Structure-PLP-SLAM 项目到本地:
git clone https://github.com/PeterFWS/Structure-PLP-SLAM.git
cd Structure-PLP-SLAM
2.3 编译项目
使用 CMake 进行编译:
mkdir build
cd build
cmake \
  -DBUILD_WITH_MARCH_NATIVE=ON \
  -DUSE_PANGOLIN_VIEWER=ON \
  -DUSE_SOCKET_PUBLISHER=OFF \
  -DUSE_STACK_TRACE_LOGGER=ON \
  -DBOW_FRAMEWORK=DBoW2 \
  -DBUILD_TESTS=OFF \
  ..
make -j4
2.4 运行示例
编译完成后,您可以运行一个示例来测试系统:
./build/run_tum_rgbd_slam \
  -v ./orb_vocab/orb_vocab.dbow2 \
  -d /path/to/TUM_RGBD/rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household \
  -c ./example/tum_rgbd/TUM_RGBD_mono_3.yaml
3. 应用案例和最佳实践
3.1 单目SLAM
使用单目相机进行SLAM:
./build/run_tum_rgbd_slam \
  -v ./orb_vocab/orb_vocab.dbow2 \
  -d /path/to/TUM_RGBD/rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household \
  -c ./example/tum_rgbd/TUM_RGBD_mono_3.yaml
3.2 RGB-D SLAM
使用RGB-D相机进行SLAM:
./build/run_tum_rgbd_slam \
  -v ./orb_vocab/orb_vocab.dbow2 \
  -d /path/to/TUM_RGBD/rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household \
  -c ./example/tum_rgbd/TUM_RGBD_rgbd_3.yaml
3.3 立体SLAM
使用立体相机进行SLAM:
./build/run_euroc_slam \
  -v ./orb_vocab/orb_vocab.dbow2 \
  -d /path/to/EuRoC_MAV/MH_01_easy/mav0 \
  -c ./example/euroc/EuRoC_stereo.yaml
4. 典型生态项目
4.1 OpenVSLAM
Structure-PLP-SLAM 是基于 OpenVSLAM 开发的,OpenVSLAM 是一个高效的视觉SLAM系统,支持单目、RGB-D和立体相机。
4.2 ORB-SLAM2
ORB-SLAM2 是一个广泛使用的视觉SLAM系统,支持单目、双目和RGB-D相机。Structure-PLP-SLAM 在ORB-SLAM2的基础上进行了优化和扩展。
4.3 Pangolin
Pangolin 是一个轻量级的3D绘图库,用于可视化SLAM结果。Structure-PLP-SLAM 使用 Pangolin 进行结果的可视化。
4.4 g2o
g2o 是一个图优化库,用于SLAM中的后端优化。Structure-PLP-SLAM 使用 g2o 进行图优化。
通过这些生态项目的结合,Structure-PLP-SLAM 能够提供一个高效、鲁棒的视觉SLAM解决方案。
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