XIVO: 视觉-惯性里程计开源项目教程
xivo X Inertial-aided Visual Odometry 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xiv/xivo
1. 项目介绍
XIVO(X Inertial-aided Visual Odometry)是一个开源的视觉-惯性里程计软件,用于实现基于相机和惯性测量单元(IMU)的位姿估计。该项目是基于Corvis的简化版本,旨在作为教学用途。XIVO能够进行视觉里程计(传感器平台的相对运动)、局部建图(相对于最老可见特征参考帧的位姿)和全局建图(包括闭环检测和全局重定位,但此功能尚未在XIVO中实现)。
XIVO在存储数据上运行速度可达140FPS,在实时流上具有约1-7ms的延迟,具体取决于硬件配置。它接收校准相机的视频帧和IMU的惯性测量数据,输出带有属性特征的稀疏点云和相机的6自由度位姿。XIVO还实现了相机与IMU之间的相对位姿自动校准以及时间戳对齐。
2. 项目快速启动
环境要求
- 操作系统:Ubuntu 20.04
- 编译器:g++ 9
依赖安装
# 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
cmake \
g++-9 \
git \
libopencv-dev \
libeigen3-dev \
libpangolin-dev \
libglog-dev \
libgflags-dev \
libjsoncpp-dev \
# 可选依赖
libgtest-dev \
libg2o-dev \
python3-dev \
ros-noetic-ros-core \
pybind11-dev
# 克隆项目
git clone https://github.com/ucla-vision/xivo.git
# 进入项目目录
cd xivo
编译项目
# 编译项目
mkdir build && cd build
cmake ..
make
运行项目
# 运行示例程序(替换为实际可执行文件路径)
./path/to/xivo_example
3. 应用案例和最佳实践
- 数据集准备:使用校准过的相机和IMU收集数据,确保时间戳同步。
- 系统标定:使用收集的数据进行相机和IMU的标定。
- 实时运行:将XIVO集成到ROS系统中,实现实时的位姿估计和建图。
4. 典型生态项目
- SLAM系统:将XIVO作为SLAM系统的核心位姿估计模块。
- 机器人导航:在机器人导航系统中使用XIVO进行定位和地图构建。
- 增强现实:利用XIVO的位姿估计功能进行增强现实应用中的场景理解。
xivo X Inertial-aided Visual Odometry 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xiv/xivo
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考