使用自己的TUM数据集来实现ORBSLAM稠密建图

2024-02-01 15:10
文章标签 数据 实现 使用 建图 稠密 tum 集来 orbslam

本文主要是介绍使用自己的TUM数据集来实现ORBSLAM稠密建图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

​

简介

  • 项目链接：https://github.com/LeonardoDiCaprio1/Map_ORBSLAM_ROS
  • 奥比中光ROS功能驱动包：https://github.com/LeonardoDiCaprio1/astra_camera
  • 笔者参照很多大佬的文章和相关代码并添加了一些功能而且最终编译出来，现在分享给大家

硬件设备

  • 奥比中光深度相机（Astra）
  • 笔记本电脑（AMD）

操作环境

  • Ubuntu 20.04
  • ROS Noetic

额外依赖

  • pcl-1.13
  • Pangolin-0.6
  • boost-1.79.0
  • realsense2
注：Ubuntu 20.04 ROS Noetic自带OpenCV-4.2.0

安装依赖

1.安装git，g++，python

  • ORBSLAM3需要C++11和C++0x 编译器
sudo apt-get install git
sudo apt install g++
sudo apt install libpython2.7-dev

2.安装EIGEN库

sudo apt-get install libeigen3-dev
  • 检查是否安装成功
cat /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/Macros.h

3.安装Pangolin-0.6

  • 安装依赖
sudo apt install libgl1-mesa-dev
sudo apt install libglew-dev
sudo apt install libpython2.7-dev
sudo apt install pkg-config
sudo apt install libegl1-mesa-dev libwayland-dev libxkbcommon-dev wayland-protocols
  • 编译与安装
cd Pangolin-0.6
mkdir build
cd build 
cmake ..
make 
sudo make install
  • 卸载说明
cd build 
sudo make uninstall
  • 查看是否安装成功
cd examples/HelloPangolin
./HelloPangolin
  • 注：pcl-1.13的编译与下载和Pangolin-0.6操作相同，后续不在叙述

4.安装OpenCV依赖

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev
sudo apt install python3-dev python3-numpy
sudo apt install libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev
sudo apt install libpng-dev libopenexr-dev libtiff-dev libwebp-dev
  • 检查OpenCV版本号
pkg-config --modversion opencv4

5.安装boost库

  • 链接
sudo ./bootstrap.sh
sudo ./b2 install

6.安装realsense2

  • 注册public key
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE
  • 添加apt源
sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo $(lsb_release -cs) main" -u
  • 安装
sudo apt install librealsense2-dkms librealsense2-utils librealsense2-dev

7.安装编译Map_ORBSLAM_ROS

cd Map_ORBSLAM_ROS
chmod +x *.sh
./build.sh
注：这里为了防止线程卡死，你可以在build.sh文件中将其相关代码改为make

8.TUM数据集稠密建图

./run_rgb_mapping.sh
或者
source build/devel/setup.bash
roslaunch orb_slam3 rgbd_mapping_1.launch

制作TUM数据集

  • 奥比中光bag包录制
rosbag record -O image.bag /camera/rgb/image_raw /camera/depth/image_raw
  • 查看奥比中光订阅话题
rosbag info image.bag
  • 首先创建rgb和depth文件夹和txt文件
mkdir rgb
mkdir depth
touch rgb.txt
touch depth.txt
  • 使用脚本get_TUM_better.py或者get_TUM.py或者get_tum.py获取深度图和彩色图并分别得到txt文件
  • 若是TUM官方数据集的bag文件请使用TUM_official.py文件
python3 get_TUM_better.py
  • 使用官方脚本得到associate.txt文件
python3 associate.py rgb.txt depth.txt  > associate.txt
  • 执行指令例子
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml /home/zhao/script /home/zhao/script/associate.txt

  • 效果展示
    result

  • TUM官方数据集bag文件信息

bag TUM

注：你可以使用其他的深度相机制作TUM数据集，但要注意相机的规格参数，实验过程中使用的是奥比中光深度相机，TUM官方数据集给的bag文件除了相机深度话题和彩色话题以外还有imu和tf话题。

制作TUM数据集-稠密建图

  • 首先在当级目录下创建rgb.txt和depth.txt以及rgb和depth文件夹
mkdir rgb
mkdir depth
touch rgb.txt
touch depth.txt
  • 运行scripts中的get_TUM.py文件或者get_TUM_better.py文件
python3 get_TUM_better.py
  • 若是TUM官方数据集的bag文件请使用scripts中的TUM_official.py文件
python3 TUM_official.py
  • 运行associate.py得到associate.txt文件
python3 associate.py rgb.txt depth.txt  > associate.txt
  • 使用自己的数据集稠密建图
./run_rgb_mapping.sh
  • 运行样例
    Example

稠密建图效果

  • 建完图后pcd文件默认保存在.ros隐藏文件夹中
  • Ctrl + H 能够快速的调出隐藏文件
  • 安装pcl工具
sudo apt-get install libpcl-dev pcl-tools
  • pcl查看建图效果
pcl_viewer vslam.pcd
  • 开源项目scripts文件夹中有matlab脚本
  • 你也可以使用CouldCompare软件打开pcd文件
  • 笔者默认使用matlab打开pcd文件

效果展示

在这里插入图片描述

相机内参标定

  • 将以下的照片打印在A4纸上，拍摄20张左右的图片
  • 可以通过rosbag录制1-2秒，用get_tum.py或者get_TUM.py获取彩色图像
  • 存放在cameraCalib.py同一级目录下

内参标定

  • 执行代码
python3 cameraCalib.py
  • 注：例子Example.yaml在scripts里

使用EVO测评TUM官方数据集

  • evo_ape：计算绝对位姿误差(absolute pose error)，用于整体评估整条轨迹的全局一致性
  • evo_rpe：计算相对位姿误差(relative pose error)，用于评价轨迹局部的准确性
  • -a轨迹对齐，-s尺度缩放，-p绘制误差相关曲线，-v开启详细的输出或日志记录
  • 在执行完以下指令后可以获得CameraTrajectory.txt和KeyFrameTrajectory.txt
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml /home/zhao/script /home/zhao/script/associate.txt
  • 注意事项：本文是针对CameraTrajectory.txt和KeyFrameTrajectory.txt进行评估的，因为后面评估自己的TUM数据集只有这两个文件，groundtruth.txt可能需要特殊处理来生成，笔者暂时没有方法去实现，这可能需要额外的设备去获取相对位姿
  • 如果出现以下情况请不要担心！
       max	0.000000mean	0.000000median	0.000000min	0.000000rmse	0.000000sse	0.000000std	0.000000
  • 一般而言可以使用groundtruth.txt和CameraTrajectory.txt或者KeyFrameTrajectory.txt进行对比评估
  • 以下是一个样例
evo_ape tum groundtruth.txt CameraTrajectory.txt -p --plot -s --correct_scale -a --align -v

在这里插入图片描述

  • pip安装evo工具
pip install evo --upgrade --no-binary evo

绘制多条轨迹

  • evo_traj绘制轨迹
evo_traj tum CameraTrajectory.txt KeyFrameTrajectory.txt  -p --plot_mode=xyz
  • TUM数据集有groundtruth.txt文件，可以执行以下指令：
evo_traj tum CameraTrajectory.txt KeyFrameTrajectory.txt groundtruth.txt -p --plot_mode=xyz
  • trajectories
    在这里插入图片描述
  • xyz_view
    在这里插入图片描述
  • rpy_view
    在这里插入图片描述
  • 欧拉角（roll，pitch，yaw）分别表示滚动角，俯仰角，偏航角

评估绝对位姿误差

  • evo_ape评估绝对位姿误差指令
evo_ape tum CameraTrajectory.txt KeyFrameTrajectory.txt -p --plot -s --correct_scale -a --align -v --save_results ~/path/to/ape.zip
  • 当然你可以省略–save_results ~/path/to/ape.zip
evo_ape tum CameraTrajectory.txt KeyFrameTrajectory.txt -p --plot -s --correct_scale -a --align -v

结果展示

在这里插入图片描述

  • APE平均百分误差
  • rmse均方根误差
  • median中位数
  • mean算术平均数
  • std标准差

在这里插入图片描述

评估相对位姿误差

  • evo_rpe评估相对误差指令
 evo_rpe tum CameraTrajectory.txt KeyFrameTrajectory.txt -p -a -s -v --save_results ~/path/to/rpe.zip
  • 当然你可以省略–save_results ~/path/to/rpe.zip
 evo_rpe tum CameraTrajectory.txt KeyFrameTrajectory.txt -p -a -s -v

结果展示

在这里插入图片描述

  • APE平均百分误差
  • rmse均方根误差
  • median中位数
  • mean算术平均数
  • std标准差
    在这里插入图片描述
  • 输出ape结果进行比较
evo_res ape.zip -p --save_table ape.csv
  • 当然你可以省略–save_table ape.csv
evo_res ape.zip -p
结果展示

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

使用EVO工具测评自己的TUM数据集

  • evo_traj绘制多条轨迹指令如下：
evo_traj tum CameraTrajectory.txt KeyFrameTrajectory.txt  -p --plot_mode=xyz
  • trajectories
    在这里插入图片描述
  • xyz_view
    在这里插入图片描述
  • rpy_view
    在这里插入图片描述

注：evo评估自己的TUM数据集结果不做过多演示，后续可以自己操作并输出自己的TUM数据集的评估结果

项目链接展示

  • TUM官方数据集-哔哩哔哩

  • 自己的TUM数据集-哔哩哔哩

  • TUM数据集

主要参考链接

  • https://blog.csdn.net/kuvinxu/article/details/125992909
  • https://blog.csdn.net/kuvinxu/article/details/126233165
  • https://github.com/lturing/ORB_SLAM3_ROS
  • https://blog.csdn.net/peng_258/article/details/127414959
  • https://blog.csdn.net/zardforever123/article/details/127138151
  • https://blog.csdn.net/weixin_47074246/article/details/109134740
  • https://blog.csdn.net/qq_43265072/article/details/104715515

​

这篇关于使用自己的TUM数据集来实现ORBSLAM稠密建图的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/667634。

相关文章

Nginx实现高并发的项目实践

Nginx实现高并发的项目实践

《Nginx实现高并发的项目实践》本文主要介绍了Nginx实现高并发的项目实践,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录使用最新稳定版本的Nginx合理配置工作进程(workers)配置工作进程连接数(worker_co
阅读更多...
python中列表list切分的实现

python中列表list切分的实现

《python中列表list切分的实现》列表是Python中最常用的数据结构之一,经常需要对列表进行切分操作,本文主要介绍了python中列表list切分的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家... 目录一、列表切片的基本用法1.1 基本切片操作1.2 切片的负索引1.3 切片的省略二、列表切分的高
阅读更多...
基于Python实现一个PDF特殊字体提取工具

基于Python实现一个PDF特殊字体提取工具

《基于Python实现一个PDF特殊字体提取工具》在PDF文档处理场景中,我们常常需要针对特定格式的文本内容进行提取分析,本文介绍的PDF特殊字体提取器是一款基于Python开发的桌面应用程序感兴趣的... 目录一、应用背景与功能概述二、技术架构与核心组件2.1 技术选型2.2 系统架构三、核心功能实现解析
阅读更多...
Python使用PIL库将PNG图片转换为ICO图标的示例代码

Python使用PIL库将PNG图片转换为ICO图标的示例代码

《Python使用PIL库将PNG图片转换为ICO图标的示例代码》在软件开发和网站设计中,ICO图标是一种常用的图像格式,特别适用于应用程序图标、网页收藏夹图标等场景,本文将介绍如何使用Python的... 目录引言准备工作代码解析实践操作结果展示结语引言在软件开发和网站设计中，ICO图标是一种常用的图像
阅读更多...
使用Java发送邮件到QQ邮箱的完整指南

使用Java发送邮件到QQ邮箱的完整指南

《使用Java发送邮件到QQ邮箱的完整指南》在现代软件开发中,邮件发送功能是一个常见的需求,无论是用户注册验证、密码重置,还是系统通知,邮件都是一种重要的通信方式,本文将详细介绍如何使用Java编写程... 目录引言1. 准备工作1.1 获取QQ邮箱的SMTP授权码1.2 添加JavaMail依赖2. 实现
阅读更多...
MyBatis与其使用方法示例详解

MyBatis与其使用方法示例详解

《MyBatis与其使用方法示例详解》MyBatis是一个支持自定义SQL的持久层框架,通过XML文件实现SQL配置和数据映射,简化了JDBC代码的编写,本文给大家介绍MyBatis与其使用方法讲解,... 目录ORM缺优分析MyBATisMyBatis的工作流程MyBatis的基本使用环境准备MyBati
阅读更多...
使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具

使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具

《使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具》：本文主要介绍一个使用Python开发的工具,允许用户在图像上进行矩形标注,使用OCR对标注区域进行文本识别,并将结果保存为Excel文件,感兴... 目录项目简介1. 图像加载与显示2. 矩形标注3. OCR识别4. 标注的保存与加载5. 裁剪与重置图像
阅读更多...
使用Python实现表格字段智能去重

使用Python实现表格字段智能去重

《使用Python实现表格字段智能去重》在数据分析和处理过程中,数据清洗是一个至关重要的步骤,其中字段去重是一个常见且关键的任务,下面我们看看如何使用Python进行表格字段智能去重吧... 目录一、引言二、数据重复问题的常见场景与影响三、python在数据清洗中的优势四、基于Python的表格字段智能去重
阅读更多...
Spring AI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法

Spring AI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法

《SpringAI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法》本文介绍了如何在SpringBoot中使用Sse（Server-SentEvents）技术实现流式输出,后端使用SpringMVC中的S... 目录一、后端代码二、前端代码三、运行项目小天有话说题外话参考资料前面一篇文章我们实现了《Spring
阅读更多...
Nginx中location实现多条件匹配的方法详解

Nginx中location实现多条件匹配的方法详解

《Nginx中location实现多条件匹配的方法详解》在Nginx中,location指令用于匹配请求的URI,虽然location本身是基于单一匹配规则的,但可以通过多种方式实现多个条件的匹配逻辑... 目录1. 概述2. 实现多条件匹配的方式2.1 使用多个 location 块2.2 使用正则表达式
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2