RGBD GS-ICP SLAM 开源项目使用手册

欢迎来到RGBD GS-ICP SLAM的使用指南！本项目基于ECCV 2024的研究成果，提供了一种结合广义迭代最近点（G-ICP）的密集表示SLAM方法。以下是如何开始并深入理解此项目的快速指南。

1. 项目目录结构及介绍

项目的主要目录结构如下：

Lab-of-AI-and-Robotics/GS_ICP_SLAM
├── SIBR_viewers         - 视觉化工具相关的代码和库
│   ├── ...               - 包含编译和执行所需的文件夹
├── assets                - 资源文件，可能包括图标或示例数据
├── configs               - 配置文件，用于调整SLAM系统的参数
├── docker_folder         - Docker相关文件，用于容器化部署
├── gaussian_renderer     - 高斯渲染器的相关代码
├── gs_icp_slam.py        - 主要的SLAM运行脚本
├── lpipsPyTorch          - 可能是深度学习模型相关库
├── metrics.py            - 评估SLAM性能的指标计算脚本
├── mp_Mapper.py/mp_Tracker.py - 关键节点代码，负责建图和追踪
├── requirements.txt      - Python依赖列表
├── submodules           - 子模块，包括fast_gicp等关键算法实现
│   ├── diff-gaussian-rasterization
│   └── fast_gicp
└── README.md             - 项目说明文件

• SIBR_viewers：提供了可视化工具，帮助用户直观地看到SLAM结果。
• configs：存放配置文件，定义系统的行为和参数。
• gs_icp_slam.py：核心脚本，实现了SLAM的主循环。
• submodules：包含了特定功能的子模块，如fast_gicp，对于SLAM的速度优化至关重要。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件是gs_icp_slam.py。该文件是执行SLAM流程的核心，它调用了必要的函数进行实时的相机追踪和地图构建。你可以在命令行通过Python直接运行此脚本来启动SLAM系统，但通常需要指定配置和数据集路径。例如，你可以使用以下命令结构来开始一个基本的运行：

python gs_icp_slam.py --dataset_path path/to/your/data

如果希望开启实时的可视化，可以通过增加标志来使用不同的查看器，比如--rerun_viewer或配合SIBR Viewer的使用。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件主要位于configs目录下，这些.yaml或者直接在脚本中以变量形式出现的配置项，控制着SLAM系统的多个方面，如：

• 传感器参数：如帧率、分辨率等。
• SLAM参数：包括但不限于关键帧选择的阈值、匹配的距离阈值、ICP参数。
• 可视化设置：如果涉及到可视化，可能会设定窗口大小、显示模式等。

为了自定义配置，你应该编辑相应的配置文件或在启动脚本中传递命令行参数覆盖默认设置。具体配置文件的内容和可调整项需要参考项目文档或直接查看配置文件内的注释。

结语

通过以上步骤，您应当能够初始化并调整RGBD GS-ICP SLAM项目，进行SLAM实验。记得在实际操作前，安装所有必要的依赖，并确保遵循项目仓库中的最新指示和指南，以获得最佳使用体验。