基于RGBD的slam框架有哪些

时间: 2023-12-29 21:03:41 浏览: 34
常见的基于RGBD的SLAM框架包括: 1. ORB-SLAM2:基于特征点的SLAM框架,使用ORB特征点和深度信息进行视觉里程计和地图构建。 2. ElasticFusion:一种实时的RGB-D SLAM系统,使用稠密地图表示场景,并采用弹性变形优化算法来处理环路闭合。 3. DSO:一种基于直接法的RGB-D SLAM系统,使用光流约束来优化位姿估计和地图构建。 4. LDSO:基于深度学习的RGB-D SLAM系统,使用卷积神经网络来估计相机位姿和深度信息,并使用稀疏地图来表示场景。 5. VINS-Mono:一种基于多传感器融合的SLAM框架,使用IMU和单目相机来进行视觉惯性里程计和地图构建。 6. ROVIO:一种基于视觉惯性里程计的RGB-D SLAM系统,使用IMU和单目相机来估计相机位姿和深度信息,并使用稀疏地图表示场景。
相关问题

ubuntu16.04运行RGBD slam

RGBD SLAM是一种基于深度相机和彩色相机的同时定位和地图构建技术,它可以用来实现机器人、自动驾驶和增强现实等应用。下面是在Ubuntu 16.04上运行RGBD SLAM的基本步骤: 1. 安装RGBD SLAM所需的依赖库。在终端中输入以下命令: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential cmake libboost-all-dev libeigen3-dev libopencv-dev libpcl-dev libvtk6-dev libqt4-dev libvtk6-qt-dev freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev libusb-1.0-0-dev ``` 2. 下载RGBD SLAM源代码。在终端中进入到你想要存放RGBD SLAM的文件夹中,然后输入以下命令: ``` git clone https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2.git ``` 3. 编译RGBD SLAM。在终端中进入到RGBD SLAM源代码所在的文件夹中,然后输入以下命令: ``` mkdir build cd build cmake .. make -j4 ``` 4. 运行RGBD SLAM。在终端中输入以下命令: ``` ./rgbdslam ``` 5. 添加RGBD相机设备(如果需要)。如果你使用的是Kinect或者其他深度相机,那么你需要在RGBD SLAM中添加相机设备。在RGBD SLAM的界面中,点击“设备”按钮,然后选择相机设备。 6. 开始运行RGBD SLAM。在RGBD SLAM的界面中,点击“开始”按钮,然后开始移动相机进行定位和地图构建。 注意:RGBD SLAM需要一定的计算资源和内存,因此建议在高性能的计算机上运行。同时,RGBD SLAM的运行结果也受到环境光线和深度相机质量等因素的影响,因此需要在适当的环境下进行测试和调整。

安装rgbd slam

安装RGB-D SLAM需要以下步骤: 1. 安装依赖项 ``` sudo apt-get install cmake liblapacke-dev libblas-dev freeglut3-dev libglew-dev libboost-all-dev libvtk6-dev libeigen3-dev libopencv-dev liboctomap-dev ``` 2. 下载RGB-D SLAM源代码 ``` git clone https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2.git ``` 3. 编译RGB-D SLAM ``` cd rgbdslam_v2 mkdir build cd build cmake .. make -j4 ``` 4. 运行RGB-D SLAM ``` ./rgbdslam ``` 以上步骤适用于Ubuntu系统,如果您使用的是其他操作系统,请根据相应的操作系统进行相应的操作。

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