iSDF 项目使用教程

iSDF 项目使用教程

iSDF Real-time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/is/iSDF

1. 项目介绍

iSDF（Real-time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception）是一个实时系统，用于通过在线训练神经网络来重建房间尺度环境的符号距离场（SDF）。该项目由Facebook Research团队开发，旨在为机器人感知提供一种高效、自适应的解决方案。iSDF通过从移动摄像机获取的深度图像流中训练神经网络，将输入的3D坐标映射到近似的符号距离。与基于体素网格的先前工作相比，iSDF能够提供自适应的细节级别，并具有更紧凑的表示形式。

2. 项目快速启动

安装

首先，克隆iSDF项目到本地：

git clone https://github.com/facebookresearch/iSDF.git
cd iSDF

设置环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate isdf

安装PyTorch（根据官方指南安装适合你系统的版本）：

pip install -e .

下载数据

下载ReplicaCAD数据集（单个序列5GB）：

bash data/download_apt_2_nav.sh

下载所有12个序列（15GB）：

bash data/download_data.sh

运行示例

使用ScanNet数据集运行iSDF：

cd isdf/train/
python train_vis.py --config configs/replicaCAD.json

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

iSDF可以应用于多种机器人感知任务，包括：

• 导航：通过实时重建环境SDF，机器人可以更准确地规划路径。
• 操作：在操作任务中，iSDF可以提供精确的碰撞检测和梯度信息，帮助机器人避免碰撞。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入的深度图像和姿态数据质量高，以获得更好的重建效果。
• 参数调优：根据具体应用场景调整配置文件中的参数，如学习率、批量大小等。

4. 典型生态项目

ORB-SLAM3

ORB-SLAM3是一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM的完整系统。iSDF可以与ORB-SLAM3结合使用，通过ORB-SLAM3提供的姿态信息来增强iSDF的重建效果。

Realsense相机

Realsense相机是Intel推出的一款深度感知相机，广泛应用于机器人和增强现实领域。iSDF可以与Realsense相机配合使用，实时获取深度图像并进行SDF重建。

Franka Panda机器人

Franka Panda是一款协作机器人，iSDF可以与其结合，实现实时环境感知和操作任务。

通过以上模块的介绍和实践，你可以快速上手并应用iSDF项目，为机器人感知任务提供强大的支持。

iSDF Real-time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/is/iSDF