ElasticFusion: 实时密集型视觉SLAM系统

ElasticFusion: 实时密集型视觉SLAM系统

ElasticFusion Real-time dense visual SLAM system 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/ElasticFusion

项目介绍

ElasticFusion是一款能够实时捕捉房间规模环境下全面且全局一致的密集型基于surfels地图的视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）系统。它利用RGB-D相机探索环境，并提供了强大的功能，如稠密建图和光源估计。该系统由Toby Whelan等人开发，并在IJRR'16和RSS'15上发表相关论文。

项目快速启动

环境准备

确保您的Ubuntu系统版本为22.04，并安装必要的依赖项：

sudo apt-get install -y cmake-qt-gui git build-essential libusb-1.0-0-dev libudev-dev openjdk-11-jdk freeglut3-dev libglew-dev libsuitesparse-dev zlib1g-dev libjpeg-dev

克隆ElasticFusion仓库并更新子模块：

git clone https://github.com/mp3guy/ElasticFusion.git
cd ElasticFusion/
git submodule update --init

接下来编译第三方库OpenNI2和Pangolin：

cd third-party/OpenNI2/
make -j8
cd ../Pangolin/build
cmake -DEIGEN_INCLUDE_DIR=../../Eigen/ -DBUILD_PANGOLIN_PYTHON=false ..
make -j8

然后，在ElasticFusion根目录下创建构建文件夹并编译项目：

mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)

运行示例

使用提供的日志文件或者连接RGB-D传感器运行系统：

./bin/ElasticFusion -l path/to/dyson_lab.klg

若要从传感器直播数据，只需运行ElasticFusion即可。

应用案例和最佳实践

ElasticFusion适用于室内环境的快速建模，尤其适合于快速原型验证和环境分析。最佳实践包括保持系统以接近30Hz的速度运行以获得稳定结果，以及在处理大型或动态环境中，通过调整参数如深度处理的距离阈值(-d)和跟踪权重(-i)来优化性能。

典型生态项目

尽管ElasticFusion本身没有官方的ROS桥接，社区成员可能已经开发了适配ROS的解决方案。用户可以通过查找相关的GitHub仓库或ROS论坛找到整合ROS的方法，但这需要自定义集成工作以实现消息传递和系统的紧密耦合。对于想要扩展其应用范围的开发者，研究如何将ElasticFusion的功能集成到ROS生态系统中，将是提高自动化程度的一个重要方向。

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以上是ElasticFusion的基本介绍、快速启动指南、以及对应用和生态的一些建议。请注意，实际操作时应遵循开源项目的最新文档和指导，因为依赖项和最佳实践可能会随时间而变化。

ElasticFusion Real-time dense visual SLAM system 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/ElasticFusion