想深入的是 視覺 SLAM (vSLAM) + IMU,這是非常實用也熱門的組合!
接下來我會完整介紹:
- ORB-SLAM3 是什麼?支援什麼模式?
- 安裝與建構流程
- 使用「相機 + IMU」進行 vSLAM(Visual-Inertial SLAM)
- 操作步驟與設定檔解說
- 附上範例啟動指令與結果解讀
🎯 1. ORB-SLAM3 簡介
ORB-SLAM3 是目前非常強大的開源 SLAM 系統,由西班牙 Zaragoza 大學開發。它支援:
模式 | 說明 |
---|---|
Monocular | 單鏡頭相機 |
Stereo | 雙鏡頭相機 |
RGB-D | 彩色+深度(如 Realsense) |
Visual-Inertial | 相機 + IMU(本次重點) |
ORB-SLAM3 的視覺慣性版本使用的是 VIO(Visual-Inertial Odometry)技術,可以在相機快速移動或光線變化時提升定位穩定性。
🛠️ 2. 安裝與建構 ORB-SLAM3(Ubuntu + ROS2 或 ROS1 建議)
環境需求(建議使用 Ubuntu 20.04)
- C++14 compiler
- Pangolin
- Eigen3
- OpenCV (3.x or 4.x)
- GTSAM(僅限 Visual-Inertial 模式)
- OpenCV-contrib
- Boost
👉 官方建議直接依照 GitHub README 的 build.sh 步驟安裝:
🎥 3. Visual-Inertial SLAM 實作概念圖
IMU 幫助:
- 角速度提供短時間內方向變化 → 抵抗模糊
- 加速度協助預估移動 → 降低重定位延遲
⚙️ 4. 操作流程(以 Euroc MAV Dataset 為例)
4-1. 資料格式要求
- 相機影像(通常是 grayscale 圖片序列)
- IMU 記錄(加速度、角速度)
.yaml
相機+IMU 設定檔
👉 你可以使用 EuRoC Dataset 作為練習資料集。
4-2. 啟動命令範例
4-3. EuRoC.yaml
設定檔重點參數(你也可以自定義)
🔍 5. 輸出結果說明
當你成功運行後,你會看到:
- 即時相機畫面與提取的 ORB 特徵點
- 地圖建構的 3D 點雲與相機軌跡
- 可選擇輸出
.txt
(姿態)與.ply
(點雲)
📂 延伸應用建議
應用方向 | 技術補充 |
---|---|
真實設備測試 | 需整合 IMU + 相機(如 ZED2、Realsense T265) |
ROS 整合 | ORB-SLAM3 支援 ROS1/ROS2 節點包 |
模擬場景 | 可用 Isaac Sim 輸出相機與 IMU 串流 |
訓練 AI 模型 | 可利用 ORB-SLAM3 的定位結果作為 supervision 資料標籤 |
🧪 想要用你自己的影片 + IMU?
你需要提供:
- MP4 → 圖片序列(已給過程式)
- IMU 資料檔(.csv 或 .txt)
- 自己的相機與 IMU 配置
.yaml
我可以幫你組出:
- 一個可跑 ORB-SLAM3 的資料資料夾結構
- 自動生成格式轉換器(ex: IMU CSV 轉 SLAM 格式)
📩 要不要我幫你寫一個「影片 + IMU」資料轉換器,或直接幫你跑一份 ORB-SLAM3 的測試 pipeline?你目前手上有 IMU 資料嗎(格式是?)我們可以直接對接來跑。
沒有留言:
張貼留言