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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:

  1. 安装 OpenCV

    sudo apt-get install libopencv-dev
    
  2. 安装 Eigen

    sudo apt-get install libeigen3-dev
    
  3. 安装 Ceres

    sudo apt-get install libceres-dev
    
  4. 安装 G2O

    git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git
    cd g2o
    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make -j4
    sudo make install
    
  5. 安装 TensorRT

    请参考 NVIDIA 官方文档进行安装。

  6. 安装 CUDA

    请参考 NVIDIA 官方文档进行安装。

  7. 安装 ROS noetic

    请参考 ROS 官方文档进行安装。

  8. 安装 Boost

    sudo apt-get install libboost-all-dev
    
  9. 安装 Docker

    请参考 Docker 官方文档进行安装。

环境配置示例图片

环境配置示例

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:

  1. 克隆项目

    git clone https://github.com/sair-lab/AirVO.git
    cd AirVO
    
  2. 构建项目

    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make -j4
    
  3. 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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