PL-VINS 开源项目使用教程

PL-VINS 开源项目使用教程

PL-VINS PL-VINS: Real-Time Monocular Visual-Inertial SLAM with Point and Line Features 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PL-VINS

1. 项目介绍

PL-VINS（Point and Line Visual-Inertial Navigation System）是一个实时单目视觉惯性SLAM系统，结合了点和线特征。该项目在低功耗CPU上实现了比VINS-Mono更高的精度，并且能够在相同的运行速率下提供更好的性能。PL-VINS基于ROS和OpenCV开发，适用于机器人和移动设备的定位与地图构建。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

• Ubuntu 18.04
• ROS Melodic
• Eigen 3.3.4+
• OpenCV 3.2+
• Ceres Solver

2.2 安装依赖

sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full
sudo apt-get install libeigen3-dev
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install libceres-dev

2.3 构建PL-VINS

mkdir -p ~/catkin_plvins/src
cd ~/catkin_plvins/
catkin_make
source devel/setup.bash
echo $ROS_PACKAGE_PATH # 确认工作空间创建成功

git clone https://github.com/cnqiangfu/PL-VINS.git
cd PL-VINS/feature_tracker/
# 修改CMakeLists.txt中的绝对路径以正确找到修改后的LSD算法
catkin_make
source devel/setup.bash

2.4 运行示例

# 下载EuRoC MAV Dataset
roslaunch plvins_estimator plvins_show_linepoint.launch
rosbag play YOUR_PATH_TO_DATASET/MH_05_difficult.bag

3. 应用案例和最佳实践

3.1 机器人导航

PL-VINS可以用于室内和室外机器人的导航，通过实时构建环境地图和定位，帮助机器人实现自主移动和避障。

3.2 无人机定位

在无人机应用中，PL-VINS可以提供高精度的定位信息，帮助无人机在复杂环境中稳定飞行和执行任务。

3.3 自动驾驶

在自动驾驶领域，PL-VINS可以作为辅助定位系统，提供实时的位置和姿态信息，增强自动驾驶系统的鲁棒性和精度。

4. 典型生态项目

4.1 VINS-Mono

VINS-Mono是PL-VINS的基础项目，提供了单目视觉惯性SLAM的基本框架和算法。

4.2 ORB-SLAM2

ORB-SLAM2是一个基于特征点的SLAM系统，可以与PL-VINS结合使用，提供更全面的视觉定位解决方案。

4.3 Cartographer

Cartographer是一个激光SLAM系统，可以与PL-VINS结合，提供激光和视觉融合的SLAM解决方案。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并应用PL-VINS项目，实现高精度的视觉惯性SLAM。

PL-VINS PL-VINS: Real-Time Monocular Visual-Inertial SLAM with Point and Line Features 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PL-VINS