ORB-SLAM2带语义标签增强版使用手册

ORB-SLAM2带语义标签增强版使用手册

orb-slam2_with_semantic_label orb-slam2 with semantic label 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/orb-slam2_with_semantic_label

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项目介绍

ORB-SLAM2带语义标签增强版 是基于广受欢迎的ORB-SLAM2视觉SLAM系统之上开发的，旨在解决原始系统在环境建图时缺乏语义信息的问题。通过整合YOLOv3深度学习模型，本项目不仅实现了对场景的实时定位与建图，还能构建出富含语义的3D密集地图。作者团队包括Xuxiang Qi、Shaowu Yang以及Yuejin Yan，当前稳定版本为1.0.0。

快速启动

环境准备

确保您的开发环境满足以下条件：

• 操作系统: Ubuntu 14.04/16.04/18.04
• 依赖库:
  • ORB-SLAM2
  • CUDA
  • GCC >= 5.0
  • CMake
  • OpenCV
  • PCL 1.7 或 1.8 （不推荐PCL 1.9）
  • libTorch 1.4
• 注意：已验证在Ubuntu 18.04下，CUDA 10.1、OpenCV 3.4、Eigen 3.2.10及PCL 1.8组合成功。

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/qixuxiang/orb-slam2_with_semantic_label.git
   

2. 构建项目： 进入项目目录并运行构建脚本：

   cd orb-slam2_with_semantic_label
   sh build.sh
   

运行示例

• 下载YOLOv3的权重文件yolov3.weights、配置文件yolov3.cfg及类别名文件coco.names至项目中的bin目录。
• 在bin目录中创建名为img的文件夹，通过命令 sudo mkdir img。
• 获取一个序列数据集（例如，从TUM RGB-D Dataset下载），解压后放置于data目录，并使用提供的Python脚本associate.py关联RGB图像与深度图像。

最后，使用以下命令运行示例（以TUM2.yaml为例）：

cd bin
./rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM2.yaml data/rgbd-data data/rgbd-data/associations.txt

应用案例与最佳实践

在机器人导航、自动测绘、室内监控等领域，该系统可以提供更精准的环境理解能力，尤其是在需要识别特定物体或区域的应用场景中。最佳实践建议是首先在校验环境中测试性能，调整YOLOv3的参数以适应特定目标，保证语义标签的准确性。

典型生态项目

由于此项目结合了ORB-SLAM2和YOLOv3两大技术，相关的生态系统包含了计算机视觉、机器学习、特别是SLAM领域内的研究与应用项目。开发者可以探索将此类语义SLAM解决方案集成到无人机、自动驾驶汽车或是增强现实应用中，实现更为智能的空间理解和交互。

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本手册提供了基本的入门指南，深入开发和定制化应用可能还需参考ORBSLAM2及YOLOv3的原生文档和社区资源。务必注意，商业用途需遵循GPLv3许可协议，并与作者联系获取必要的授权。祝您在使用过程中一切顺利！

orb-slam2_with_semantic_label orb-slam2 with semantic label 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/orb-slam2_with_semantic_label