廖德 Handel Working Spece

2025年3月31日星期一

ollama api upload image file python demo

import requests

import json

import base64

# 讀取本地圖片並轉 base64

with open("demo.jpg", "rb") as image_file:

base64_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

url = "http://192.168.5.53:11434/v1/chat/completions"

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

data = {

"model": "gemma3:4b",

"messages": [

{

"role": "user",

"content": [

{"type": "text", "text": "請幫我描述這張圖："},

{

"type": "image_url",

"image_url": {

"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"

}

]

}

"max_tokens": 1000

}

try:

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

response.raise_for_status() # Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)

print(response.json()) # Print the JSON response

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"Error: {e}")

except json.JSONDecodeError as e:

print(f"Error decoding JSON: {e}")

print(f"Raw response text: {response.text}")

ollama gemma3:4b API call

call_api.py

==============================

import requests

import json

url = "http://192.168.5.53:11434/v1/chat/completions"

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

data = {

"model": "gemma3:4b",

"messages": [

{

"role": "user",

"content": "Explain how AI works"

}

]

}

try:

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

response.raise_for_status() # Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)

print(response.json()) # Print the JSON response

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"Error: {e}")

except json.JSONDecodeError as e:

print(f"Error decoding JSON: {e}")

print(f"Raw response text: {response.text}")

# LLM 回復JSON 資料結構

========================

這段 JSON 是從一個聊天完成（chat completion）API 回傳的資料，其中包含一個 AI 模型（如 gemma3:4b）所生成的回答。以下是這個 JSON 架構與各個 key 的中文說明：

JSON 結構說明：

json
{
  "id": "chatcmpl-687",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1743484387,
  "model": "gemma3:4b",
  "system_fingerprint": "fp_ollama",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "..." // AI 回覆的內容
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 13,
    "completion_tokens": 1143,
    "total_tokens": 1156
  }
}

各 key 值的中文說明：

Key 名稱	類型	中文說明
`id`	字串	本次對話的唯一識別碼。
`object`	字串	回傳的物件類型，這裡固定是 `"chat.completion"`，代表是聊天補全結果。
`created`	整數（timestamp）	UNIX 時間戳，代表這次請求產生的時間。
`model`	字串	使用的 AI 模型名稱，例如 `"gemma3:4b"`。
`system_fingerprint`	字串	系統模型的指紋，用來追蹤模型的版本或變動。
`choices`	陣列	包含一或多個 AI 的回覆，每個回覆是一個選項（通常只有一個）。

`choices` 陣列中的物件：

Key 名稱	類型	中文說明
`index`	整數	回覆的索引（如果有多個回覆時用來區分）。
`message`	物件	回覆的訊息本體，內含角色與內容。
├ `role`	字串	發話者的角色，如 `assistant`（AI 回覆）、`user`（使用者輸入）。
└ `content`	字串	AI 實際輸出的文字內容。
`finish_reason`	字串	表示完成回應的原因，常見如 `"stop"`（正常結束）、`"length"`（長度限制結束）。

`usage` 區塊：

Key 名稱	類型	中文說明
`prompt_tokens`	整數	使用者輸入使用的 token 數量。
`completion_tokens`	整數	AI 回覆使用的 token 數量。
`total_tokens`	整數	總共使用的 token 數量（= `prompt_tokens` + `completion_tokens`）。

（LLM 串接 API 或顯示回覆），通常會從 choices[0].message.content 取出 AI 的回答。

Ubuntu 24.04 Docker and GPU drive by ollama +webui for LLM

#=== ubuntu 24.04 安裝 Docker from ===

$sudo apt-get update

$sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg

# Add Docker's official GPG key:

$sudo apt-get update

$sudo apt-get install ca-certificates curl

$sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings

$sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc

$sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

# Add the repository to Apt sources:

echo \

"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \

$(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}") stable" | \

sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

$sudo apt-get update

$sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

#=== test docker is working ===

$sudo docker run hello-world

#==== ubuntu 24.04 install nvidia container-toolkit ======

$curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \

&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \

sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \

sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

$sudo sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

$sudo apt-get update

$sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

$sudo systemctl restart docker

#== working Direct build ===

$cd work_prj

$mkdir ollama-data

$mkdir webuidata

#=== docker startup ollama ====

$sudo docker run -d --name ollama \

--gpus all \

--restart always \

-p 11434:11434 \

-v ./ollama-data:/root/.ollama \

-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \

-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility \

ollama/ollama

#=== docker startup webui for llm ===

$sudo docker run -d \

--name open-webui \

--restart always \

-p 3100:8080 \

-v ./webuidata:/app/backend/data \

-e OLLAMA_API_BASE_URL=http://localhost:11434 \

ghcr.io/open-webui/open-webui:main

2025年3月24日星期一

完整的 ORB-SLAM3 Docker 啟動與使用範例

當然可以，這裡提供你一套 完整的 ORB-SLAM3 Docker 啟動與使用範例，適合你在乾淨環境中測試自有資料（像你之前處理的影片轉影格 + rgb.txt）。

🧱 假設你的資料結構如下：

bash
orbslam3_ws/
├── Dockerfile
├── ORB_SLAM3/              ← GitHub clone 下來的 ORB_SLAM3 原始碼
├── Vocabulary/ORBvoc.txt   ← 詞彙檔
├── my_dataset/
│   ├── slam_frames/        ← 拆出來的影格圖像
│   ├── rgb.txt             ← 時間戳與圖像對應
│   └── camera.yaml         ← 相機內參設定檔

Docker 會以當前目錄 orbslam3_ws/ 作為 build context，所以你必須確保：

orbslam3_ws/
├── Dockerfile
├── ORB_SLAM3/        ← ✅ 這個資料夾必須存在！

🧩 修正步驟如下：

1️⃣ 複製 ORB-SLAM3 原始碼到該資料夾

bash
cd orbslam3_ws
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git

這樣會產生：

orbslam3_ws/ORB_SLAM3

2️⃣ 確認 `Dockerfile` 與 `ORB_SLAM3` 是同層

🧰 Dockerfile（支援 ORB-SLAM3 + GTSAM）

dockerfile
FROM ubuntu:20.04

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 基本工具與依賴
RUN apt update && apt install -y \
    build-essential cmake git wget curl pkg-config \
    libeigen3-dev libboost-all-dev libtbb-dev libyaml-cpp-dev \
    libopencv-dev libpangolin-dev libglew-dev \
    libpython3-dev python3 python3-pip

# 安裝 GTSAM（用於 IMU 模式）
WORKDIR /opt
RUN git clone https://github.com/borglab/gtsam.git && \
    cd gtsam && mkdir build && cd build && \
    cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local && \
    make -j$(nproc) && make install

# 複製 ORB-SLAM3 原始碼
WORKDIR /root
COPY ORB_SLAM3 /root/ORB_SLAM3

# 編譯 ORB-SLAM3
WORKDIR /root/ORB_SLAM3
RUN chmod +x build.sh && ./build.sh

# 預設工作目錄
WORKDIR /root/ORB_SLAM3

🏗️ 建立 Docker 映像

bash
cd orbslam3_ws
docker build -t orbslam3 .

▶️ 啟動 Docker 容器並掛載資料

bash
xhost +local:root  # 允許 GUI 顯示

docker run -it --rm \
  --net=host \
  --env DISPLAY=$DISPLAY \
  --volume=$HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority:rw \
  --volume=$(pwd)/ORB_SLAM3:/root/ORB_SLAM3 \
  --volume=$(pwd)/Vocabulary:/root/Vocabulary \
  --volume=$(pwd)/my_dataset:/root/my_dataset \
  orbslam3

🚀 Docker 容器內啟動 ORB-SLAM3（Monocular）

bash
cd /root/ORB_SLAM3

./Examples/Monocular/mono_tum \
    /root/Vocabulary/ORBvoc.txt \
    /root/my_dataset/camera.yaml \
    /root/my_dataset/rgb.txt \
    /root/my_dataset/slam_frames

🎥 建議影格大小與 fps 與 camera.yaml 中一致（640x480、30Hz 等）

📄 camera.yaml 範例

yaml
%YAML:1.0

Camera.fx: 525.0
Camera.fy: 525.0
Camera.cx: 319.5
Camera.cy: 239.5

Camera.k1: 0.0
Camera.k2: 0.0
Camera.p1: 0.0
Camera.p2: 0.0

Camera.width: 640
Camera.height: 480
Camera.fps: 30.0

Camera.bf: 0.0
Camera.RGB: 1

🧪 執行結果

你會看到：

OpenCV 視窗顯示影像與特徵點
Pangolin 視窗顯示相機軌跡與建圖結果

結束後按 Ctrl+C，可在 terminal 中看到 summary 與儲存軌跡（可改程式匯出）

📁 Optional：將 pose 輸出為檔案

你可以編輯 Examples/Monocular/mono_tum.cc：

cpp
SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM("KeyFrameTrajectory.txt");

然後重新 make，即可輸出 .txt 軌跡供你做後續分析或轉成 /odom

✅ 總結：快速跑 ORB-SLAM3 流程

bash
# 主機建映像
docker build -t orbslam3 .

# 啟動容器
docker run -it --rm ... orbslam3

# 容器內執行
./Examples/Monocular/mono_tum ORBvoc.txt camera.yaml rgb.txt slam_frames

如果你要跑 stereo / RGB-D / Mono+IMU 模式，我也可以幫你整理範例指令，或者加入 rosbag 播放、ROS Bridge 支援。

你是否要我幫你整合 docker + rosbag + ORB-SLAM3 自動啟動腳本？還是打包你的影片流程成一鍵跑 slam 的容器？我可以幫你完成 ✅

=== use Docker image cchicc/orb_slam3_ubuntu20.04 =========================

你提到的 Docker 映像：

cchicc/orb_slam3_ubuntu20.04
包含 ORB-SLAM3 + Ubuntu 20.04 + ROS Noetic

這是一個非常適合直接使用的容器環境，用來部署 ORB-SLAM3 到 ROS Noetic 專案中。

✅ 如何使用這個 Docker 映像

1️⃣ 拉取映像：

bash
docker pull cchicc/orb_slam3_ubuntu20.04

2️⃣ 執行容器（含 GUI 顯示與掛載）

bash
xhost +local:root

docker run -it --rm \
  --net=host \
  --env DISPLAY=$DISPLAY \
  --volume=$HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority:rw \
  --volume=$(pwd)/my_dataset:/root/my_dataset \
  cchicc/orb_slam3_ubuntu20.04

這樣你就可以把你原本的影像資料（如 slam_frames + rgb.txt）掛入 /root/my_dataset 使用。

3️⃣ 容器內使用範例

bash
cd /root/ORB_SLAM3
./Examples/Monocular/mono_tum \
  Vocabulary/ORBvoc.txt \
  /root/my_dataset/camera.yaml \
  /root/my_dataset/rgb.txt \
  /root/my_dataset/slam_frames

📁 相機設定 `camera.yaml` 範例

如果你沒有內參，可先用這個：

yaml
%YAML:1.0

Camera.fx: 525.0
Camera.fy: 525.0
Camera.cx: 319.5
Camera.cy: 239.5

Camera.k1: 0.0
Camera.k2: 0.0
Camera.p1: 0.0
Camera.p2: 0.0

Camera.width: 640
Camera.height: 480
Camera.fps: 30.0
Camera.bf: 0.0
Camera.RGB: 1

🎯 適合用於：

✅ 開箱即用 ORB-SLAM3 測試影片
✅ 配合 rosbag 播放 /camera/image_raw
✅ 快速接上 ROS Noetic 專案做導航、地圖、視覺處理

如果你希望我幫你整合：

把影片轉成 rgb.txt + slam_frames
建立一鍵執行的 docker+bash 啟動腳本
撰寫 ROS Launch 自動播放 rosbag 並串 ORB-SLAM3

我可以幫你出完整的 run_slam.sh + launch 結構 ✅
是否要我幫你做一份範本？只要提供影片或 rosbag 名稱即可。

2025年3月21日星期五

ORB-SLAM3 支援 ROS1 整合

ORB-SLAM3 支援 ROS1 整合，而且比 ROS2 更成熟穩定（開發者原本就是基於 ROS1 開發 wrapper 的），很多研究和專案也是以 ROS1 為基礎。

🎯 你將達成的目標：

✅ 使用 ROS1（如 Noetic）整合 ORB-SLAM3，讓它：

訂閱 /camera/image_raw 與 /imu/data（視狀況）
自動建圖 + 發布 /odom, /tf, /orbslam3/pose
可搭配 rosbag 回放或實時相機串流
可與導航、控制、地圖伺服器等 ROS 節點整合

🛠️ Step-by-step：ROS1 + ORB-SLAM3 整合流程

🧱 1. 環境建議

項目	建議
作業系統	Ubuntu 20.04
ROS 版本	ROS Noetic
OpenCV	4.x（`libopencv-dev`）
相依套件	Pangolin、GTSAM、Eigen3

🧰 2. 建立 ROS1 工作區

bash
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws
catkin_make

bash
echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

📦 3. 下載 ORB-SLAM3 ROS1 Wrapper

bash
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git

這個 repo 已經內含 ROS1 的 Examples/ROS 範例

⚙️ 4. 編譯 ORB-SLAM3 with ROS

bash
cd ~/catkin_ws
catkin_make -j$(nproc)

💡 若出現錯誤：

檢查你有沒有安裝 libopencv-dev, libpangolin-dev, libyaml-cpp-dev
若用 CUDA 編譯報錯，可先試純 CPU 模式

📁 5. 建立相機設定檔與詞彙檔

你需要：

camera.yaml（內含 fx, fy, cx, cy...）
ORBvoc.txt（詞彙檔，可從 GitHub releases 下載）

放在 /home/yourname/ORB_SLAM3/config/ 路徑下

▶️ 6. 執行 ORB-SLAM3 ROS 節點

範例：單目相機

bash
rosrun ORB_SLAM3 Mono \
    /home/you/ORB_SLAM3/Vocabulary/ORBvoc.txt \
    /home/you/ORB_SLAM3/Examples/ROS/Monocular/YourCam.yaml \
    true  # ← 表示使用圖像時間戳同步

📡 7. rosbag 播放影像資料

bash
rosbag play your_video_data.bag

記得要包含 /camera/image_raw 話題。

📤 8. ORB-SLAM3 ROS 輸出資訊

話題	說明
`/orbslam3/pose`	相機 pose（geometry_msgs/PoseStamped）
`/tf`	世界 → 相機轉換（可用於地圖）
`/map`（無）	ORB-SLAM3 不會主動發布地圖話題，但你可改寫程式導出

🚀 延伸功能與整合建議

功能	說明
加上 IMU 支援	使用 `Mono_Inertial` 模式，訂閱 `/imu/data`
整合導航	可將 `/orbslam3/pose` → `/odom` → `move_base`
地圖儲存	可用 Open3D、evo、PCL 將點雲或軌跡儲存成 `.ply/.pcd`

🧪 測試範例 rosbag

可先測試官方資料集：

TUM RGBD
EuRoC MAV（含 IMU）

✅ 小結：你現在可以...

bash
# 播放 rosbag
rosbag play yourdata.bag

# 執行 ORB-SLAM3 節點
rosrun ORB_SLAM3 Mono ORBvoc.txt camera.yaml true

📌 再透過 rviz 查看 pose、軌跡
📌 再與導航或控制整合

❓想進一步？

我可以幫你：

寫完整 ROS Launch 檔 → roslaunch orbslam3_run.launch
整合 ROS bag 播放 + slam + tf + odom
改寫 node 將 pose 導出為 /odom
產生 .ply 地圖儲存器

要不要我幫你包一份 ROS1 launch 包？

還是把你的影片轉 ROS Bag？

ORB-SLAM3 整合成 ROS2

要將 ORB-SLAM3 整合成ROS2：

✅ 可直接用 ROS bag 播放資料 → 啟動 ROS2 Launch 檔 → 執行 ORB-SLAM3 SLAM 任務

這樣就可以輕鬆地串接整套視覺 SLAM 流程，並可未來與導航（Nav2）、控制、IMU、地圖伺服器等組件整合。

🎯 目標功能

你輸入：

bash
ros2 launch orbslam3_ros2 orbslam3_mono.launch.py

🔁 系統會自動：

播放指定 rosbag（含 /camera/image_raw）
啟動 ORB-SLAM3 ROS2 節點
建圖、定位、發布 /odom、/tf 等資訊
可選擇將地圖軌跡存檔

✅ 如何整合？完整教學如下：

🧱 1. 建立 ROS2 工作空間

bash
mkdir -p ~/ros2_orbslam3_ws/src
cd ~/ros2_orbslam3_ws

🧰 2. 安裝 ROS2 相依套件

bash
sudo apt update
sudo apt install -y \
  ros-humble-image-transport \
  ros-humble-cv-bridge \
  ros-humble-ament-cmake \
  ros-humble-rclcpp \
  ros-humble-sensor-msgs \
  ros-humble-std-msgs \
  ros-humble-tf2 \
  ros-humble-geometry-msgs

（建議用 ROS 2 Humble + Ubuntu 22.04）

📦 3. 將 ORB-SLAM3 ROS2 Wrapper 加入專案

bash
cd ~/ros2_orbslam3_ws/src
git clone https://github.com/ToniRV/ORB_SLAM3-ROS2.git orbslam3_ros2

📁 這個 wrapper 包含：

ROS2 節點
支援 monocular / stereo / RGB-D / inertial
可用 rosbag 播放

🛠️ 4. 編譯專案

bash
cd ~/ros2_orbslam3_ws
source /opt/ros/humble/setup.bash
colcon build --symlink-install

🔁 每次開新 Terminal 記得：

bash
source ~/ros2_orbslam3_ws/install/setup.bash

📁 5. 資料準備（ROS Bag + 相機參數）

ROS Bag 中必須有話題 /camera/image_raw
建立你的相機內參 .yaml 檔（camera.yaml）
建立 config/ 放參數

🧩 6. 建立 launch 檔（Monocular）

建立 launch/orbslam3_mono.launch.py：

python
from launch import LaunchDescription
from launch_ros.actions import Node

def generate_launch_description():
    return LaunchDescription([
        Node(
            package='orbslam3_ros2',
            executable='mono',
            name='orbslam3_mono',
            parameters=[
                {'voc_file': '/absolute/path/ORBvoc.txt'},
                {'camera_config_file': '/absolute/path/config/camera.yaml'}
            ],
            remappings=[
                ('/camera/image_raw', '/camera/image_raw')
            ]
        )
    ])

✅ 記得換成你的實際路徑！

▶️ 7. 播放 ROS bag + 啟動 Launch

分開執行（建議）

bash
# 第1個 terminal：播放資料
ros2 bag play your_dataset.bag

# 第2個 terminal：啟動 ORB-SLAM3
ros2 launch orbslam3_ros2 orbslam3_mono.launch.py

🎯 ORB-SLAM3 輸出資訊（自動在 ROS 中）

話題	說明
`/tf`	相機位姿
`/odom`	機器人 odometry（可接入導航）
`/map`（選配）	建立地圖點雲或格點圖
`/orbslam3/image`	特徵提取後畫面（除錯用）

☁️ [進階] 自訂 rosbag 播放節點（Python）

你也可以寫一個 launch 中內建 rosbag play（透過 launch + subprocess），但推薦還是分開執行更彈性。

✅ 你已完成：

bash
ros2 launch orbslam3_ros2 orbslam3_mono.launch.py

📌 ORB-SLAM3 會訂閱 /camera/image_raw，自動處理影像與建圖定位。

🚀 加值應用你可以做：

功能	說明
將 ORB-SLAM3 輸出導入 `nav2` 導航堆疊	`/odom` + `/tf` 接入
加上 IMU 話題	使用 `mono_inertial` 節點
使用 `rtabmap` 作為替代方案	如果要語義地圖或 loop closure 更強
加入地圖儲存器	存成 `.pgm + .yaml` 用於 AMCL / Nav2

若你需要我幫你打包成：

📦 一鍵 Docker + ROS2 環境（含 rosbag + slam 啟動）
🧪 測試範例（含你提供的影片轉 ROS Bag 範例）
🗺️ 建圖後地圖輸出工具

只要把你目前的影片與 IMU/Bag 結構告訴我，我可以幫你一鍵整合 ✅
要不要我幫你建一份可直接跑的專案目錄？

ORB-SLAM3 實作介紹

已經透過 mp4_to_slam_dataset.py 拆解影片，產生了：

slam_frames/：存放每張影格
rgb.txt：影格與時間戳的對應表

✅ 下一步就是把這些資料丟給 ORB-SLAM3 使用啦！

🎯 ORB-SLAM3 使用你自己的資料步驟

🧱 Step 0：檔案整理結構

建議整理為：

my_dataset/
├── slam_frames/
│   ├── frame_000000.png
│   ├── frame_000001.png
│   └── ...
├── rgb.txt
├── camera.yaml   ← 相機參數設定檔

🛠️ Step 1：準備相機設定檔 `camera.yaml`

ORB-SLAM3 需要一份 .yaml 檔來描述相機內參（focal length、中心點、畸變等），格式如下：

yaml
%YAML:1.0

# 相機內參（請根據你影片來源的真實相機校正資料填寫）
Camera.fx: 525.0
Camera.fy: 525.0
Camera.cx: 319.5
Camera.cy: 239.5

Camera.k1: 0.0
Camera.k2: 0.0
Camera.p1: 0.0
Camera.p2: 0.0

Camera.width: 640
Camera.height: 480

Camera.fps: 30.0
Camera.bf: 0.0      # 單鏡頭請設為 0
Camera.RGB: 1

ThDepth: 40.0
DepthMapFactor: 1.0

🔧 如果你不知道真實內參，可以先試用上述預設值（較寬容），未來可使用 kalibr 或 opencv calibration 工具取得精確值。

▶️ Step 2：執行 ORB-SLAM3

🔹 環境先決：

已安裝 ORB-SLAM3 並 build.sh 成功
進入 ORB-SLAM3 的根目錄

🔹 指令格式（Monocular）：

bash
./Examples/Monocular/mono_tum \
    Vocabulary/ORBvoc.txt \
    path/to/camera.yaml \
    path/to/my_dataset/rgb.txt \
    path/to/my_dataset/slam_frames/

📌 替換以上路徑為你的實際檔案路徑！

🖼️ 執行時會看到：

即時建構的地圖（3D 點雲）
相機軌跡（白色路徑線）
視窗顯示當前影像與 ORB 特徵點

💾 [進階] 匯出軌跡與地圖

匯出相機軌跡：

按 Ctrl+C 結束後，會在終端輸出軌跡資訊
或修改 ORB-SLAM3 原始碼，將 pose 儲存成 .txt 檔

cpp
SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM("KeyFrameTrajectory.txt");

匯出地圖點雲：

ORB-SLAM3 本身沒有直接匯出 .ply 功能，但你可以：

匯出軌跡
使用第三方工具（如 evo、Open3D）合成點雲

🧪 Troubleshooting 小提醒

問題	解法
`Camera calibration error`	確認 `.yaml` 內參是否符合影像解析度
`No frames processed`	確認 `rgb.txt` 的時間戳與圖片檔名對應無誤
顯示畫面不動	確認 `fps` 設定與 `rgb.txt` 間距一致

🧰 範例資料參考

如果你需要測試，EuRoC、TUM RGB-D 都是官方支援資料集，可先驗證環境。

✅ 總結你要做的是：

bash
./Examples/Monocular/mono_tum \
    Vocabulary/ORBvoc.txt \
    camera.yaml \
    rgb.txt \
    slam_frames/

然後觀察視窗、確認 ORB 特徵點與軌跡是否建構成功 ✅

如果你需要：

轉 .txt 軌跡成 ROS 的 /odom 話題
後續與 nav2 導航整合
或我幫你包成 ROS 節點、Docker 套件

也可以隨時說一聲，我可以幫你串接下一步！是否要我幫你整合成一個 ROS2 launch 套件？

=========================================

使用 Docker 執行 ORB-SLAM3 是非常方便又乾淨的方式，不用煩惱系統相依與 OpenCV/GTSAM 編譯問題，下面我會給你：

一個可直接用的 Dockerfile
執行步驟
資料掛載與執行範例

🐳 為什麼用 Docker 跑 ORB-SLAM3？

✅ 好處：

避免 host 環境衝突（OpenCV、CMake、GTSAM）
方便在不同機器/Jetson/伺服器間部署
容易整合 ROS、Python、SLAM 工具鏈

📂 資料結構建議

你先把資料放在一個資料夾，例如：

bash
orb_slam3_ws/
├── Dockerfile
├── ORB_SLAM3/            ← clone 下來的 ORB_SLAM3 專案
├── my_dataset/           ← slam_frames + rgb.txt + camera.yaml
└── run_orbslam3.sh       ← 執行腳本（可選）

🧰 Dockerfile（含完整建構步驟）

dockerfile
FROM ubuntu:20.04

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 安裝基本工具
RUN apt update && apt install -y \
    build-essential cmake git pkg-config wget curl \
    libeigen3-dev libboost-all-dev libtbb-dev libyaml-cpp-dev \
    libopencv-dev libpangolin-dev libglew-dev \
    libpython3-dev python3 python3-pip

# 安裝 GTSAM
WORKDIR /opt
RUN git clone https://github.com/borglab/gtsam.git && \
    cd gtsam && mkdir build && cd build && \
    cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local && \
    make -j$(nproc) && make install

# 安裝 ORB-SLAM3
WORKDIR /root
RUN git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git
WORKDIR /root/ORB_SLAM3
RUN chmod +x build.sh && ./build.sh

# 預設進入 ORB_SLAM3 資料夾
WORKDIR /root/ORB_SLAM3

🏗️ 建置 Docker 映像

bash
cd orb_slam3_ws
docker build -t orbslam3 .

▶️ 執行容器（並掛載資料）

假設你有資料夾 my_dataset/ 包含：

slam_frames/
rgb.txt
camera.yaml

執行容器並將資料掛進去：

bash
docker run -it --rm \
    --net=host \
    --env DISPLAY=$DISPLAY \
    --volume=$HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority:rw \
    --volume=$(pwd)/ORB_SLAM3:/root/ORB_SLAM3 \
    --volume=$(pwd)/my_dataset:/root/my_dataset \
    orbslam3

（⚠️ 若用 WSL 或 headless server，GUI 請使用 VNC / headless 模式）

▶️ 容器內執行 ORB-SLAM3

bash
cd /root/ORB_SLAM3
./Examples/Monocular/mono_tum \
    Vocabulary/ORBvoc.txt \
    /root/my_dataset/camera.yaml \
    /root/my_dataset/rgb.txt \
    /root/my_dataset/slam_frames

✅ 完成效果

你會看到：

GUI 顯示當前畫面與 ORB 特徵點
SLAM 視窗畫出相機軌跡與地圖點雲

📁 進階建議

類型	建議
使用 ROS	可用 ROS Docker base 加上 ros-bridge
與 Jetson 搭配	使用 `nvcr.io/nvidia/l4t-base` 作為 base
匯出點雲	修改 `System.cc` 內部，寫入 `SaveKeyFrameTrajectoryTUM`

🧪 小補充

如你影片有 IMU，也可以接 mono_inertial_euroc 執行，架構幾乎一樣，只需多一份 IMU 資料與參數。

需要我幫你：

加上 rosbag 支援？
整合 IMU + ROS 節點轉換器？
用 GUI or no-GUI 模式部署？

也可以直接提供你的影片與參數，我幫你打包一份現成 Docker 執行模板 ✅ 要嗎？

2025年3月20日星期四

EuRoC 是做視覺 SLAM 和視覺慣性導航（VIO）最常用的標準資料集之一

EuRoC 是做視覺 SLAM 和視覺慣性導航（VIO）最常用的標準資料集之一。

以下是你完整需要知道的資訊：

📦 EuRoC MAV Dataset 簡介

全名：European Robotics Challenge Micro Aerial Vehicle Dataset
用途：用於測試和訓練 視覺 SLAM、Visual-Inertial Odometry（VIO）、3D 重建 等演算法
發表單位：ETH Zurich (Zurich University of Technology) MAV Drones Team

🎯 特點一覽

特性	說明
🛩️ 機器平台	Micro Aerial Vehicle（MAV）四軸飛行器
🎥 視覺感測器	雙目相機（stereo monochrome），同步拍攝
📐 IMU 感測器	高頻率 IMU（200Hz）
🗺️ Ground Truth	精密 Vicon 光學定位系統 + Leica 雷射追蹤儀
⏱️ 時間同步	所有資料皆以 timestamp 同步對齊
🌍 真實場景	工廠內部、房間、走廊等結構化與半結構化環境

📁 資料結構與內容

每組資料集是一個 ROS bag 或資料夾結構（無 ROS 版本也可用），包括：

kotlin
MH_01_easy/
├── cam0/
│   ├── data/                   ← 左鏡頭影像（.png）
│   └── data.csv                ← timestamp + 對應檔名
├── cam1/
│   ├── data/                   ← 右鏡頭影像（.png）
│   └── data.csv
├── imu0/
│   └── data.csv                ← timestamp + acc + gyro
├── groundtruth/               ← 精確軌跡（有的才有）
├── calib/                     ← 相機與 IMU 校正檔

🔍 相機與 IMU 詳細規格

感測器	描述
Stereo Camera	解像度 752×480，頻率 20Hz，灰階
IMU	頻率 200Hz，六軸（加速度 + 陀螺儀）

📚 常用子資料集（共 11 套）

分類	名稱	難度
室內房間 (Machine Hall, MH)	`MH_01_easy` ~ `MH_05_difficult`	中~高
室內走廊 (Vicon Room, V1)	`V1_01_easy` ~ `V1_03_difficult`	高
複雜室內 (V2)	`V2_01_easy` ~ `V2_03_difficult`	很高

建議從 MH_01_easy 開始練習。

🔧 使用方式

方法 A：ROS bag

直接播放 rosbag：

bash
rosbag play MH_01_easy.bag

可連接至 ORB-SLAM3, VINS-Fusion, OKVIS, ROVIO 等系統。

方法 B：自訂處理

從影像與 IMU CSV 檔載入：

讀取 cam0/data.csv + cam0/data/ 圖片
讀取 imu0/data.csv
做時間同步與輸入模型訓練

🚀 支援的演算法與框架

框架 / 演算法	支援方式
ORB-SLAM3	內建 EuRoC 模式
VINS-Fusion	完整支援
OKVIS	官方開發演算法
ROVIO	SLAM + VIO
Maplab	視覺地圖建構與標記

📥 下載位置

官方網站：

https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets

常見壓縮格式：

.zip 檔案 (非 ROS 版本)
.bag（ROS bag 檔）

✅ 適合你怎麼用？

你正在建構：

🔧 雙輪型 ROS 機器人
🎥 使用真實影片與 IMU
🤖 建構視覺導航模型

你可以參考 EuRoC 的資料格式：

影格（含時間戳）
IMU（同步對齊）然後模擬類似資料輸入到你的導航或 SLAM 系統。

要我幫忙的方向建議：

幫你產生 EuRoC-style 的資料格式 from 影片 + IMU（前面腳本已可做到）
幫你接入 ORB-SLAM3 跑你自己的資料
把你影片/IMU 轉為 ROS bag（便於 ROS2 nav2 stack 使用）

需要我直接幫你整理成完整專案模板嗎？

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2025年3月31日 星期一

JSON 結構說明：

各 key 值的中文說明：

choices 陣列中的物件：

usage 區塊：

2025年3月24日 星期一

🧱 假設你的資料結構如下：

🧩 修正步驟如下：

1️⃣ 複製 ORB-SLAM3 原始碼到該資料夾

2️⃣ 確認 Dockerfile 與 ORB_SLAM3 是同層

🧰 Dockerfile（支援 ORB-SLAM3 + GTSAM）

🏗️ 建立 Docker 映像

▶️ 啟動 Docker 容器並掛載資料

🚀 Docker 容器內啟動 ORB-SLAM3（Monocular）

📄 camera.yaml 範例

🧪 執行結果

📁 Optional：將 pose 輸出為檔案

✅ 總結：快速跑 ORB-SLAM3 流程

✅ 如何使用這個 Docker 映像

1️⃣ 拉取映像：

2️⃣ 執行容器（含 GUI 顯示與掛載）

3️⃣ 容器內使用範例

📁 相機設定 camera.yaml 範例

🎯 適合用於：

2025年3月21日 星期五

🎯 你將達成的目標：

🛠️ Step-by-step：ROS1 + ORB-SLAM3 整合流程

🧱 1. 環境建議

🧰 2. 建立 ROS1 工作區

📦 3. 下載 ORB-SLAM3 ROS1 Wrapper

⚙️ 4. 編譯 ORB-SLAM3 with ROS

📁 5. 建立相機設定檔與詞彙檔

▶️ 6. 執行 ORB-SLAM3 ROS 節點

📡 7. rosbag 播放影像資料

📤 8. ORB-SLAM3 ROS 輸出資訊

🚀 延伸功能與整合建議

🧪 測試範例 rosbag

✅ 小結：你現在可以...

❓想進一步？

🎯 目標功能

✅ 如何整合？完整教學如下：

🧱 1. 建立 ROS2 工作空間

🧰 2. 安裝 ROS2 相依套件

📦 3. 將 ORB-SLAM3 ROS2 Wrapper 加入專案

🛠️ 4. 編譯專案

📁 5. 資料準備（ROS Bag + 相機參數）

🧩 6. 建立 launch 檔（Monocular）

▶️ 7. 播放 ROS bag + 啟動 Launch

分開執行（建議）

🎯 ORB-SLAM3 輸出資訊（自動在 ROS 中）

☁️ [進階] 自訂 rosbag 播放節點（Python）

✅ 你已完成：

🚀 加值應用你可以做：

若你需要我幫你打包成：

🎯 ORB-SLAM3 使用你自己的資料步驟

🧱 Step 0：檔案整理結構

🛠️ Step 1：準備相機設定檔 camera.yaml

▶️ Step 2：執行 ORB-SLAM3

🔹 環境先決：

🔹 指令格式（Monocular）：

🖼️ 執行時會看到：

💾 [進階] 匯出軌跡與地圖

匯出相機軌跡：

匯出地圖點雲：

🧪 Troubleshooting 小提醒

🧰 範例資料參考

✅ 總結你要做的是：

🐳 為什麼用 Docker 跑 ORB-SLAM3？

📂 資料結構建議

🧰 Dockerfile（含完整建構步驟）

🏗️ 建置 Docker 映像

▶️ 執行容器（並掛載資料）

▶️ 容器內執行 ORB-SLAM3

✅ 完成效果

📁 進階建議

🧪 小補充

2025年3月20日 星期四

📦 EuRoC MAV Dataset 簡介

🎯 特點一覽

2025年3月31日星期一

`choices` 陣列中的物件：

`usage` 區塊：

2025年3月24日星期一

2️⃣ 確認 `Dockerfile` 與 `ORB_SLAM3` 是同層

📁 相機設定 `camera.yaml` 範例

2025年3月21日星期五

🛠️ Step 1：準備相機設定檔 `camera.yaml`

2025年3月20日星期四