Gaussian-SLAM 安装与配置指南

Gaussian-SLAM 安装与配置指南

Gaussian-SLAM Gaussian-SLAM: Photo-realistic Dense SLAM with Gaussian Splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/Gaussian-SLAM

1. 项目基础介绍

Gaussian-SLAM 是一个基于高斯散点技术实现的摄影级稠密SLAM系统。它主要用于从多个视角重建场景的3D结构，并能够实时地构建出现实的、高质量的3D模型。该项目的主要编程语言是 Python，同时也涉及到一些 Shell 脚本的使用。

2. 关键技术和框架

• 高斯散点技术（Gaussian Splatting）：用于在3D空间中以高斯分布的形式对测量点进行建模，进而生成平滑且连续的表面。
• 计算机视觉库：使用了一些计算机视觉库来处理图像数据和3D重建，例如 Open3D。
• 深度学习框架：可能使用了如 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架进行模型的训练和推断（具体框架在文档中未明确指出）。
• SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术：用于在未知环境中同时进行定位和地图构建。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装 Gaussian-SLAM 之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 22 或 CentOS 7.5
• 显卡：NVIDIA RTX3090 或 RTX A6000
• Python 版本：3.x
• 必要的软件包：git, conda, cmake, gcc, g++, etc.

详细安装步骤

1. 克隆仓库

   使用 git 命令克隆 Gaussian-SLAM 的 GitHub 仓库：

   git clone https://github.com/VladimirYugay/Gaussian-SLAM.git
   

2. 设置编译器路径

   确保系统中已安装了 gcc 和 g++，并导出它们的路径：

   export CC=<gcc path>
   export CXX=<g++ path>
   

   你可以使用 which gcc 和 which g++ 来找到对应的路径。

3. 创建并激活 Conda 环境

   创建一个 Conda 虚拟环境，名为 gslam，并激活它：

   conda env create -f environment.yml
   conda activate gslam
   

4. 安装依赖

   根据提供的 environment.yml 文件，Conda 将自动安装所有必要的 Python 包。

5. 安装额外的依赖（如果需要）

   根据您的系统和项目需求，可能还需要安装额外的系统级依赖。请参考项目的 README.md 文件获取更多信息。

完成以上步骤后，您应该已经成功安装了 Gaussian-SLAM 项目及其所有依赖。接下来，您可以按照项目文档中的指示开始运行和测试 Gaussian-SLAM。

Gaussian-SLAM Gaussian-SLAM: Photo-realistic Dense SLAM with Gaussian Splatting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/Gaussian-SLAM