BundleFusion_Ubuntu

最新推荐文章于 2025-07-04 11:14:01 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/uranus_guan/article/details/97613228
作者成功移植并开源了BundleFusion_Ubuntu，适用于房间等小场景的三维重建，相较于Orbslam2，在同一地点重复运动时表现更佳。项目地址：https://github.com/nonlinear1/BundleFusion_Ubuntu_V0，欢迎测试并提供反馈。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

      我自己移植的BundleFusion_Ubuntu已经开源了，欢迎大家去测试，https://github.com/nonlinear1/BundleFusion_Ubuntu_V0，同时别忘给我点个星呀

      由于自己的电脑问题，和github对于文件大小的限制，本来打算给大家一个下载就能用的软件，目前还是达不到，需要大家耐心一点自己配准一下。

     未来有时间我会把画面加上，也许会加一些新功能，到时候再发一版。顺便提一下，其实这个bundlefusion给出适合企业用户，因为不差钱啊，如果有两块特斯拉32G显存的显卡，我感觉没有卡顿的，而且，bundlefusion比普通orbslam2那种回环方式要好很多，对于反复在一个地方运动这种情况，orbslam2肯定不行，误差很大，bundlefusion没有问题。对于大场景来说，回环是有价值的，orbslam2有价值，但是对于房间啊啥的重建，bundlefusion更好，自己的看法

BundleFusion_Ubuntu_Pangolin usage
weixin_38636815的博客
09-18 763
Yestoday, I found the project of bundlefusion-ubuntu-pangolin, I have worked on the old version of bundlefusion build in windlows. At first, I not used to work with windows system, and with respect to bundlefusion I have to transform my color, depth image,
The key arguments setting in BundleFusion_Ubuntu_Pangolin
weixin_38636815的博客
09-22 323
Recently, we get a better version of BundleFusion which can work on ubuntu, and the real time reconstruction result is presented through pangolin window. I think it is outstanding is beacuse I can only feed it with original color and depth images without g
BundleFusion到Ubuntu18.04
weixin_39152543的博客
02-19 1974
终于在Ubuntu18.04上成功运行BundleFusion，源码是github上某大佬移植的，跑代码配环境时遇到了很多问题，现将遇到过的问题总结如下： 源码：[Link] 环境：Ubuntu18.04 + CUDA10.0 + gcc5 + 显卡RTX2070 遇到的错误： 问题1 描述：编译报错； 解决方法：gcc要求必须是gcc5，切换一下版本； 问题2 cude error ：Source\SiftGPU\SiftPyramid.cpp(387) : cudaSafeCal...
视觉SLAM中的Bundle Adjustment问题详解
最新发布
Made In SQL
07-04 784
误差函数通常表示为： E = Σ||z_ij - π(R_iP_j + t_i)||² 其中π是相机投影模型函数。特点：最优值附近收敛快 利用二阶导数信息： Δx = -H⁻¹Jᵀ 优点：二次收敛性 缺点：需要计算和存储Hessian矩阵，计算量大。特点：初期收敛快，后期震荡 下降方向：d = -Jᵀ/||J||（负梯度方向） 缺点：在最优值附近出现锯齿形震荡，收敛速度慢。针对最小二乘问题的简化： 用JᵀJ近似Hessian矩阵 求解：(JᵀJ)Δx = -Jᵀf。
ubuntu20.04 bundlefusion
u013630299的博客
05-13 1402
卡了很久，还是编译通过了 环境：ubuntu20.04 opencv4.5.0 opencv-contrib-4.5.0 cuda11.7 nvidia-driver-515 先装cuda，设置好环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.7/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cud
调试ubuntu16.04下的bundlefusion——orb_fusion
uranus_guan的专栏
10-12 1378
     我把bundlefusion核心的体元哈希存储，integrate,deintegrate,已经移植到了ubuntu16.04,目前开始调试阶段。我把这个移植叫做ORB_Fufison，主要是我的前端用的是orb_slam作为位置估计，后端采用bundlefusion的基于哈希的tsdf，此种融合不需要二个gpu，需要一个单GPU就可以实现。      昨天发现，内存不对齐错误，今天把...
bundlefusion向ubuntu16.04移植成功！
uranus_guan的专栏
10-15 2156
　　经过自己的一番努力，今天终于把bundlefusion向ubuntu16.04移植完成。移植实现的功能如下：基于Hash的voxel融合算法，基于CUDA实现的算法，实现integrate，deintegrate功能，实现输出.off文件格式，.pcd文件格式。由于自己不太熟悉OpenGL，文中的渲染显示部分没有实现，GPU到CPU双向流动，移植了，但是没有调试，这个不用也能出结果，就是数据都...
BundleFusion_Ubuntu_Pangolin failed to save Mesh
weixin_38636815的博客
09-22 439
When all images including color images and depth images have been used out to reconstruction, then I click saveMesh button in the bellow pangolin window to save the dense map data saved as .ply file. But I will always face the "segmentation fault" error, .
NVIDIA Jetson Xavier NX部署VINS-fusion-GPU
yhy_yhy13053117的博客
11-15 5760
阿木P450无人机+NVIDIA Jetson Xavier NX部署VINS-fusion-GPU教程
ubuntu配置bevfusion
12-31
git clone https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/2b976 bev_fusion_codebase cd bev_fusion_codebase ``` #### 构建与编译 进入项目目录后按照指示文件说明进行构建过程，通常涉及C++部分的编译链接工作...
BundleFusion
sinat_16423171的博客
11-26 687
一、配置 1.先安装VS2013，先安装VS，先安装VS（安装CUDA会配置VS文件，反向的话VS中找不到文件） VS安装参考：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37477061/article/details/83447773 2.安装CUDA,我们选择的版本为10.1 2.1 CUDA下载路径：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_v
BundleFusion-master
12-19
实时全局一致的3D重建，使用动态表面重新整合技术实时，高品质，大尺寸场景的3D扫描是混合现实和机器人应用的关键。然而，可扩展性带来了姿态估计漂移的挑战，在累积模型中引入了显着的错误。方法通常需要几个小时的离线处理来全局纠正模型错误。最近的在线方法证明了令人信服的结果，但遭受以下缺点：（1）需要几分钟的时间才能执行在线修正，影响了真正的实时使用; （2）脆弱的帧到帧（或帧到模型）姿态估计导致许多跟踪失败;或（3）仅支持非结构化的基于点的表示，这限制了扫描质量和适用性。我们通过一个新颖的，实时的端对端重建框架来系统地解决这些问题。其核心是强大的姿态估计策略，通过考虑具有高效分层方法的RGB-D输入的完整历史，针对全局摄像机姿态优化每帧。我们消除了对时间跟踪的严重依赖，并且不断地将其定位到全局优化的帧。我们提出了一个可并行化的优化框架，它采用基于稀疏特征和密集几何和光度匹配的对应关系。我们的方法估计全局最优化（即，束调整的姿势）实时，支持从总跟踪故障（即重新定位）恢复的鲁棒跟踪，并实时重新估计3D模型以确保全局一致性;都在一个框架内。我们优于最先进的在线系统，质量与离线方法相同，但速度和扫描速度前所未有。我们的框架导致尽可能简单的扫描，使用方便和高质量的结果。
BundleFusion代码框架讲解
weixin_38636815的博客
08-06 6614
背景：前面用了几篇文章来记录和总结了，我在研究bundlefusion过程中遇到的一些问题以及解决方法，本来想实现给bundlefusion输入先验轨迹，然后让其根据给定的轨迹进行重建，这样即便在环境比较恶劣的情况下，也可以使用给定的位姿完成重建任务，但是这段时间对bundlefusion有了新的认识，意识到这件事没有我想象的那么简单。bundlefusion的研究工作就要告一段落了，所以最后我对bundlefusion做一个大的总结，把网络上一些经典的文章，整合起来。 一、 首先是先明白bundlefu
bundlefusion的ubuntu16.04移植及改写——ORB_FUSION
uranus_guan的专栏
10-13 1561
　　先介绍一下我的ORB_FUSION，ORB_FUSION是一个基于任意slam的借鉴bundlefuison的integrate和deintegrate的三维实时重构软件。它通过slam获取相机的位置信息，关键帧等等，如果是稠密的，那就是每一帧图像都参与融合，要是基于关键帧就直接融合关键帧，融合的方式采用bundlefuison的integrate和deintegrate，同时也是基于GPU用...
移植BundleFusion到ubuntu16.04
uranus_guan的专栏
10-05 2023
     今年，由于搞RGBD稠密slam建图，仔细看了看BundleFusion的源代码，初看感觉这个代码是windows下的，对于我一直搞ubuntu16.04下slam开发的人来说，非常不喜欢，感觉写的乱。但是我后来调通了这个BundleFusion的程序，测试了一下数据集，并且看了一下同行用struct sensor实际跑的bundlefusion效果，还是被它的效果折服了，就目前来看，他...
bundfusion配置
likmeng_417的博客
01-28 336
平台:win10+vs2013+cuda8.0+kinect v1 参考：https://bericht.neopostmodern.com/posts/artist-guide-to-bundlefusion 1.先按照github上的步骤来，注意mlibExternel和bundlefusion-master在同一级目录 2.安装cuda，用的cuda8.0 3.安装专门的openni2的sd...
BundleFusion那些事儿
weixin_38636815的博客
07-30 3102
背景：前面几篇博客中写了很多关于BundleFusion的东西，主要包括bundlefusion的论文阅读笔记，.sens数据集的生成等，经过最近几天的工作，我对bundlefusion又有了新的技术积累，在这里整理一下，也算是理一下思路，然后开始新的工作。 1. 生成.sens文件 根据在https://graphics.stanford.edu/projects/bundlefusion/下载的.zip的数据集可知，一个数据集中包含，以frame-xxxxxx.color.png的彩色图像，有以fr
BundleFusion的实现——RealSense D435i+Win10+VS2013+cuda8.0
行秋的博客
05-16 5635
前言 BundleFusion官网：https://graphics.stanford.edu/projects/bundlefusion/ 运行环境配置 VS2013 下载地址：https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/releasenotes/vs2013-community-vs CUDA8.0 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive DirectX
TUM数据集制作BundleFusion数据集
weixin_38636815的博客
07-23 1108
BundleFusion的数据集中,在生成.sens文件之前,包括彩色图,深度图和一个位姿文件,并且这个pose文件中的位姿态是有变化的,所以我怀疑,推测,在这个pose文件中可以写入groundtruth的位姿,然后在重建的时候就按照传入的位姿进行计算.为了测试一下效果,我从TUM数据集开始入手,这个数据集中有彩色图,深度图,还有根据时间戳配准后的文件association.txt,还有groundtruth.但是groundtruth中的数据要比association.txt中的数据量多很多,前者更加密
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