快速融合（FastFusion）：实时三维体积映射开源项目指南

项目基础介绍

快速融合（FastFusion）是由TUM Vision实验室开发的一个开源项目，旨在实现在CPU上进行实时的三维体积映射。该技术基于论文《Volumetric 3D Mapping in Real-Time on a CPU》，由F. Steinbruecker, J. Sturm和D. Cremers于2014年的国际机器人与自动化会议(ICRA)上发表。此项目采用C++编程语言，设计用于处理RGB-D数据，实现高效率的体积融合，适用于即时三维重建场景。

新手注意事项及解决方案

1. 环境搭建与依赖项处理

问题描述：新手可能在安装和配置项目环境时遇到困难，尤其是管理项目的依赖库。 解决步骤：

• 克隆仓库: git clone https://github.com/tum-vision/fastfusion.git
• 确保CMake版本：检查你的系统是否安装了足够新的CMake版本（至少3.10+）。若未安装，需先下载并安装。
• 构建项目: 进入项目目录执行cmake .，然后make。如果遇到缺失依赖，依据错误提示安装相应的库，如OpenCV、Eigen等。

2. 数据准备失误

问题描述：使用者可能会在生成或使用数据文件（如相机位姿、深度图像和颜色图像的对应关系文件）过程中出错。 解决步骤：

• 下载TUM RGB-D数据集中的一个序列到指定文件夹。
• 使用associate.py工具合并地面真相（groundtruth）、深度图和彩色图片列表。命令示例：

  ./associate.py 路径/到/groundtruth.txt 路径/到/depth.txt > temp.txt
  ./associate.py temp.txt 路径/到/color.txt > 关联文件.txt
  

• 确保生成的关联文件格式正确，每行包含正确的相机信息。

3. 编译错误与调试

问题描述：初次编译时可能会遇到编译错误，特别是因API变更或配置不当引起的问题。 解决步骤：

• 仔细阅读错误日志：错误日志会指示哪些依赖没有正确链接或代码中有语法错误。
• 检查CMakeLists.txt：确认所有必要的库已经通过CMake正确配置。
• 利用IDE的调试功能：如果可用，使用集成开发环境(IDE)的调试模式来逐步执行代码，帮助定位问题所在。
• 查阅文档和社区：访问GitHub的讨论区或者相关论坛，看是否有其他用户报告过类似问题及其解决方案。

以上步骤可以帮助新手顺利开始使用FastFusion项目，避免常见的陷阱，并快速融入到实际的开发和实验中去。