Gaussian Splatting SLAM(MonoGS)快速入门与实践指南

Gaussian Splatting SLAM(MonoGS)快速入门与实践指南

MonoGS MonoGS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MonoGS

项目介绍

Gaussian Splatting SLAM(简称MonoGS)是由Hidenobu Matsuki、Riku Murai等人在CVPR 2024上提出的亮点论文及最佳演示奖得主。该系统实现了首个仅基于3D高斯溅射的单目SLAM方法,同时也兼容立体和RGB-D输入。此技术通过高斯溅射技术实现密集型SLAM,提供了一个新的视角来处理实时三维重建和相机定位问题。项目页面提供了更多详情。

项目快速启动

克隆仓库与依赖安装

首先,你需要从GitHub克隆MonoGS项目,并递归获取子模块:

git clone https://github.com/muskie82/MonoGS.git --recursive
cd MonoGS

接着,设置环境,推荐使用Anaconda进行管理:

conda env create -f environment.yml
conda activate MonoGS

请注意,根据自己的系统配置,可能需要调整environment.yml文件中的PyTorch和CUDA版本。测试配置包括Ubuntu 20.04使用PyTorch==1.12.1和cudatoolkit==11.6。

快速演示

为了快速体验MonoGS,执行以下步骤来下载样例数据并运行示例配置:

bash scripts/download_tum.sh
python slam.py --config configs/mono/tum/fr3_office.yaml

这将启动GUI窗口,展示SLAM结果。

应用案例和最佳实践

MonoGS适用于多种场景,包括但不限于室内导航、机器人自主移动和增强现实应用。最佳实践建议是从简单的单目场景开始,逐步过渡到更复杂的RGB-D或立体视觉场景。对于实时性能要求高的场合,可以考虑使用开发中的加速分支(dev_speedup),它能在特定硬件上达到约10fps的速度而不牺牲跟踪精度。

实时演示

如果你拥有Intel RealSense D455或其他相似的全球快门摄像头,可以通过以下命令进行实时SLAM演示:

pip install pyrealsense2
python slam.py --config configs/live/realsense.yaml

确保摄像头连接稳定且通过USB-3接口连接。

典型生态项目

虽然该项目本身就是个独立的生态系统,但其技术灵感来源于多个开放源代码项目,如3D Gaussian Splatting、Differential Gaussian Rasterization等。这些技术的结合展现了SLAM领域内先进的研究方向。开发者和研究者可以参考这些项目进一步扩展SLAM的应用范围或者探索深度学习与几何SLAM的融合新方法。


本指南旨在帮助开发者迅速上手Gaussian Splatting SLAM项目,了解基本的安装流程和应用场景。实际操作中,深入阅读项目文档和研究论文将有助于更好地理解和利用此SLAM解决方案。

MonoGS MonoGS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MonoGS

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 配置环境 为了在Ubuntu上成功复现Gaussian Splatting SLAM(MonoGS)项目,需先确保操作系统的更新至最新状态并安装必要的依赖库[^2]。 #### 更新系统软件包列表和升级已安装的软件包 ```bash sudo apt-y ``` #### 安装基础构建工具和其他必要组件 ```bash sudo apt install build-essential cmake git libgl1-mesa-dev libgles2-mesa-dev \ libsdl2-dev libopenal-dev nvidia-driver-470 ocl-icd-opencl-dev libglm-dev \ python3-pip python3-setuptools wget unzip curl -y ``` ### 准备工作空间克隆仓库 创建一个新的目录用于存放源码,并从中下载目标项目的GitHub仓库: ```bash mkdir -p ~/workspace/monogs_slam && cd ~/workspace/monogs_slam git clone https://github.com/YOUR_GITHUB_USERNAME/MonoGS.git . ``` 注意替换`YOUR_GITHUB_USERNAME`为实际拥有该项目副本的用户名或组织名。 ### 编译OpenCV自定义版本(如果默认版不满足需求) 某些情况下可能需要编译特定版本的OpenCV来适配此SLAM实现的要求。这一步骤并非总是必需,取决于具体应用场景和个人偏好。 ```bash cd .. wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.5.zip unzip opencv.zip mv opencv-4.5.5 opencv cd opencv mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) sudo make install ``` ### 安装Python依赖项 进入之前克隆下来的MonoGS文件夹内执行pip命令以安装所需的Python模块: ```bash cd ~/workspace/monogs_slam pip3 install --user -r requirements.txt ``` ### OpenGL驱动优化建议 对于图形渲染性能有较高要求的应用场景下,可以考虑通过PPA方式获取更稳定的MESA驱动支持[^1]: ```bash sudo add-apt-repository ppa:kisak/kisak-mesa sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 完成上述步骤之后重启计算机使更改生效。
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