AirVO 项目使用教程
2024-09-27 10:40:06作者:伍霜盼Ellen
1. 项目目录结构及介绍
AirVO 项目的目录结构如下:
AirVO/
├── 3rdparty/
├── cmake/
├── configs/
├── demo/
├── figures/
├── include/
├── launch/
├── output/
├── rviz/
├── scripts/
├── src/
├── voc/
├── .gitignore
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE.md
├── README.md
└── package.xml
目录介绍
- 3rdparty/: 存放第三方库的目录。
- cmake/: 存放 CMake 配置文件的目录。
- configs/: 存放项目配置文件的目录。
- demo/: 存放演示代码和数据的目录。
- figures/: 存放项目相关图片的目录。
- include/: 存放头文件的目录。
- launch/: 存放启动文件的目录。
- output/: 存放输出文件的目录。
- rviz/: 存放 Rviz 配置文件的目录。
- scripts/: 存放脚本文件的目录。
- src/: 存放源代码的目录。
- voc/: 存放词汇表文件的目录。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- CMakeLists.txt: CMake 构建配置文件。
- LICENSE.md: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍文件。
- package.xml: ROS 包配置文件。
2. 项目启动文件介绍
AirVO 项目的启动文件主要存放在 launch/ 目录下。以下是一些主要的启动文件:
- vo_euroc.launch: 用于启动视觉里程计(VO)的文件,适用于 EuRoC 数据集。
- mr_euroc.launch: 用于启动地图优化(Map Optimization)的文件,适用于 EuRoC 数据集。
- reloc_euroc.launch: 用于启动重定位(Relocalization)的文件,适用于 EuRoC 数据集。
启动文件示例
以 vo_euroc.launch 为例:
<launch>
<!-- 修改 dataroot 为你的数据路径 -->
<arg name="dataroot" default="/path/to/your/data"/>
<!-- 修改 saving_dir 为保存地图和轨迹的路径 -->
<arg name="saving_dir" default="/path/to/save/map"/>
<!-- 其他配置 -->
<node pkg="air_slam" type="vo_node" name="vo_node" output="screen">
<param name="dataroot" value="$(arg dataroot)"/>
<param name="saving_dir" value="$(arg saving_dir)"/>
</node>
</launch>
3. 项目配置文件介绍
AirVO 项目的配置文件主要存放在 configs/ 目录下。以下是一些主要的配置文件:
- config.yaml: 包含项目的全局配置参数,如相机参数、特征提取参数等。
- euroc_config.yaml: 针对 EuRoC 数据集的配置文件。
- reloc_config.yaml: 重定位功能的配置文件。
配置文件示例
以 config.yaml 为例:
# 相机参数
camera:
width: 640
height: 480
fx: 458.654
fy: 457.296
cx: 367.215
cy: 248.375
# 特征提取参数
feature:
max_keypoints: 1000
min_distance: 10
# 其他参数
other:
use_gpu: true
log_level: 2
通过以上配置文件,可以灵活调整项目的运行参数,以适应不同的环境和需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
754
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248