H2-Mapping 项目使用教程

H2-Mapping 项目使用教程

H2-Mapping H2-Mapping: Real-time Dense Mapping Using Hierarchical Hybrid Representation (RAL 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/h2/H2-Mapping

1. 项目介绍

H2-Mapping 是一个基于分层混合表示的实时密集建图项目，获得了2023年IEEE机器人与自动化快报（RAL）最佳论文奖。该项目利用神经辐射场（NeRF）技术，通过隐式多分辨率哈希编码和显式八叉树SDF先验，实现了高质量的场景重建和实时建图能力，即使在边缘计算设备上也能高效运行。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了Anaconda，并创建一个名为h2mapping的环境：

conda env create -f h2mapping.yaml

2.2 安装依赖

安装PyTorch和其他依赖包：

bash install.sh

2.3 运行示例

使用Replica数据集运行H2-Mapping：

cd mapping
python -W ignore demo/run_mapping.py configs/replica/room_0.yaml

3. 应用案例和最佳实践

3.1 室内场景重建

H2-Mapping 在室内场景重建中表现出色，能够实时生成高质量的3D地图。例如，使用Replica数据集进行房间重建，可以生成详细的室内模型。

3.2 无人机实时建图

在无人机应用中，H2-Mapping 能够实时处理传感器数据，生成高精度的地图，适用于无人机导航和环境感知。

4. 典型生态项目

4.1 VINS-Fusion

VINS-Fusion 是一个视觉惯性SLAM系统，与H2-Mapping结合使用，可以实现更精确的定位和地图构建。

4.2 Open3D

Open3D 是一个开源的3D数据处理库，与H2-Mapping结合使用，可以进行更复杂的3D数据处理和可视化。

通过以上步骤，你可以快速上手H2-Mapping项目，并将其应用于各种实时建图场景中。

H2-Mapping H2-Mapping: Real-time Dense Mapping Using Hierarchical Hybrid Representation (RAL 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/h2/H2-Mapping