AirVO 项目下载及安装教程
2024-12-07 02:52:50作者:廉皓灿Ida
1. 项目介绍
AirVO 是一个高效且具有光照鲁棒性的点线视觉里程计系统。该项目由 sair-lab 开发,旨在解决短期和长期光照挑战下的视觉 SLAM 问题。AirVO 结合了深度学习技术进行特征检测和匹配,并使用传统的后端优化方法进行处理。该项目支持两种模式:视觉里程计(V-SLAM)和视觉惯性里程计(VI-SLAM)。
2. 项目下载位置
AirVO 项目的源代码托管在 GitHub 上。您可以通过以下命令从 GitHub 仓库中下载项目:
git clone https://github.com/sair-lab/AirVO.git
3. 项目安装环境配置
在安装 AirVO 项目之前,您需要确保系统满足以下依赖项:
- OpenCV 4.2
- Eigen 3
- Ceres 2.0.0
- G2O (tag:20230223_git)
- TensorRT 8.6.1.6
- CUDA 12.1
- Python
- ROS noetic
- Boost
- Docker (推荐)
环境配置示例
以下是配置环境的示例步骤:
-
安装 OpenCV
sudo apt-get install libopencv-dev
-
安装 Eigen
sudo apt-get install libeigen3-dev
-
安装 Ceres
sudo apt-get install libceres-dev
-
安装 G2O
git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git cd g2o mkdir build && cd build cmake .. make -j4 sudo make install
-
安装 TensorRT
请参考 NVIDIA 官方文档进行安装。
-
安装 CUDA
请参考 NVIDIA 官方文档进行安装。
-
安装 ROS noetic
请参考 ROS 官方文档进行安装。
-
安装 Boost
sudo apt-get install libboost-all-dev
-
安装 Docker
请参考 Docker 官方文档进行安装。
环境配置示例图片
4. 项目安装方式
在配置好环境后,您可以按照以下步骤安装 AirVO 项目:
-
克隆项目
git clone https://github.com/sair-lab/AirVO.git cd AirVO
-
构建项目
mkdir build && cd build cmake .. make -j4
-
运行项目
./AirVO
5. 项目处理脚本
AirVO 项目提供了一些处理脚本,用于数据处理和结果分析。以下是一些常用的脚本:
-
数据预处理脚本
python scripts/preprocess_data.py
-
结果分析脚本
python scripts/analyze_results.py
这些脚本可以帮助您更好地处理和分析 AirVO 项目的数据和结果。
通过以上步骤,您可以成功下载、安装并运行 AirVO 项目。希望这篇教程对您有所帮助!
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