CubemapSLAM 开源项目使用教程

CubemapSLAM 开源项目使用教程

CubemapSLAM A Piecewise-Pinhole Monocular Fisheye SLAM System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CubemapSLAM

1. 项目介绍

CubemapSLAM 是一个实时单目鱼眼相机SLAM（同步定位与地图构建）系统。该项目将立方体贴图模型集成到基于特征的SLAM系统ORB-SLAM中，以利用鱼眼相机的大视场而不引入畸变。CubemapSLAM 能够计算相机轨迹并恢复环境的稀疏结构，同时还能实时检测回环并重新定位相机。

主要特点：

• 实时性能：能够在实时环境中运行。
• 稀疏结构恢复：能够恢复环境的稀疏结构。
• 回环检测：支持实时回环检测和相机重新定位。
• GUI支持：提供图形用户界面，支持SLAM模式和定位模式切换。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

CubemapSLAM 已经在 Ubuntu 16.04 上测试通过，但应该可以轻松编译在其他平台上。为了确保实时性能和稳定结果，建议使用高性能计算机。

依赖项：

• Pangolin：用于可视化和用户界面。
• OpenCV：用于图像和特征操作。
• Eigen3：g2o库的依赖项。
• DBoW2 和 g2o：用于地点识别和非线性优化。

2.2 编译项目

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/nkwangyh/CubemapSLAM.git
   cd CubemapSLAM
   

2. 编译项目：

   chmod +x build.sh
   ./build.sh
   

   编译完成后，会在 lib 文件夹中生成 libCubemapSLAM.so，并在 bin 文件夹中生成可执行文件 cubemap_fangshan 和 cubemap_lafida。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 Lafida 数据集

Lafida 数据集是一个常用的SLAM测试数据集。以下是如何在 CubemapSLAM 中使用 Lafida 数据集的步骤：

1. 下载数据集：

   wget https://www.ipf.kit.edu/lafida_datasets.php
   

2. 替换脚本中的数据路径：

   cd Scripts
   sudo chmod +x runCubemapLafida.sh
   ./runCubemapLafida.sh
   

3.2 自收集数据集

CubemapSLAM 还支持自收集的数据集。以下是如何使用自收集数据集的步骤：

1. 下载数据集：

   wget https://drive.google.com/drive/folders/your_dataset_folder
   

2. 替换脚本中的数据路径：

   cd Scripts
   sudo chmod +x runCubemapParkinglotFront.sh
   ./runCubemapParkinglotFront.sh
   

4. 典型生态项目

4.1 ORB-SLAM

ORB-SLAM 是一个广泛使用的单目、双目和RGB-D相机SLAM系统。CubemapSLAM 基于 ORB-SLAM 进行了扩展，以支持鱼眼相机。

4.2 Pangolin

Pangolin 是一个轻量级的3D图形库，用于SLAM系统的可视化和用户界面。CubemapSLAM 使用 Pangolin 进行实时可视化。

4.3 DBoW2

DBoW2 是一个用于地点识别的库，CubemapSLAM 使用 DBoW2 进行回环检测。

4.4 g2o

g2o 是一个用于图优化的库，CubemapSLAM 使用 g2o 进行非线性优化。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并深入了解 CubemapSLAM 项目。

CubemapSLAM A Piecewise-Pinhole Monocular Fisheye SLAM System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CubemapSLAM