【配置跑通Swarm-SLAM(swarm slam : 开源的多机器人协同CSLAM算法)(持续更新中......)】

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【配置跑通Swarm-SLAM(swarm slam : 开源的多机器人协同CSLAM算法)(持续更新中......)】。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

配置Swarm-SLAM(swarm slam : 开源的多机器人协同CSLAM算法)

旨在记录Swarm-SLAM过程。

1 简介

Swarm-SLAM: Sparse Decentralized Collaborative Simultaneous Localization and Mapping Framework for Multi-Robot Systems
Swarm-SLAM 是一个开源的多机器人协同同时定位与建图(C-SLAM)系统,旨在可扩展,灵活,分散和稀疏,这些都是集群机器人的关键属性。其系统支持激光雷达、双目和RGB-D传感器,并包括一种新颖的机器人间闭环优先级技术,可减少机器人间通信并加速收敛。
论文地址
源码地址
官方启动指导


2 配置过程

首先,Ubuntu系统一定要是20.04!!
因为所需的ROS2-foxy是属于Ubuntu20.04的ROS2版本
博主用18.04安装ROS2想配置Swarm-SLAM,走了一大圈后发现源码依赖的Navigation2是ROS2-foxy专属的,是踩坑之一。

2.1 ROS2安装

最简便的ROS安装方法是采用鱼香ROS编写的fishROS一键安装脚本,使用过程如下
打开终端,运行以下代码:

sudo wget http://fishros.com/install -O fishros && sudo bash fishros

多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

输入“1”以安装ROS,进到以下选择界面
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

如果自己换过源则选择“2”,未换过源的选择“1”自动换源(amd64为清华源)
按照指示换完源后到以下选择界面
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

选择“2”安装ROS2-foxy
如果你的选项里没有foxy说明你的ubuntu系统不为20.04
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

选择“1”桌面版,等待安装完成

安装完成后运行ros2测试如下
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

ros2安装完成

2.2 下载Swarm-SLAM源码

源码地址可进入链接下载,也可使用git下载:

sudo apt install git
git clone https://github.com/MISTLab/Swarm-SLAM.git

解压得到以下文件
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

安装vcstool

sudo apt install python3-vcstool

在你的swarm-slam文件夹新建src文件夹并通过.repos文件自动下载其他依赖源码

mkdir src
vcs import src < cslam.repos

等待下载完成,src会产生这三个包
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

2.3 miniconda安装

在此链接下载miniconda
选择python3.9及以上的版本
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

运行下载的sh文件
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

一路默认进行 输入Enter或yes,直至安装成功
注意若默认安装位置在/root文件夹的话需要修改,/root文件夹需要权限过高,conda运行不起来
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

成功安装后,启动终端会默认进入(base)环境
取消默认进入base方法:

conda config --set auto_activate_base false

2.4 配置python环境

创建用于c-slam的conda环境

conda create --name cslam python=3.9
conda activate cslam

进入2.2创建的Swarm-SLAM工作空间,运行

sudo apt install python3-pip
pip install -r requirements.txt 

(只用激光的话不需要安装torch)

如果安装速度太慢的话使用以下命令来使用清华源

pip install -r requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果出现以下错误:
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

  • 可能原因1:没有启动创建的conda空间cslam
  • 可能原因2:创建cslam conda空间时python版本小于3.9

python3.9对应的pip是包含requirements.txt中所有版本的,所以出现以上问题说明python版本低

等待配置成功如下
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

2.5 安装gtsam

此网址下载安装包
推荐右侧Releases选择Swarm-SLAM测试过的4.1.1版本
解压后打开gtsam-4.1.1文件夹,运行命令

mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install

安装成功如下:
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

2.6 安装teaser++ with python bindings(不使用激光不用装)

此地址安装

2.7 安装ROS2依赖向

sudo apt install python3-rosdep python3-colcon-common-extensions
sudo pip install rosdepc
sudo rosdepc init
rosdepc update
cd /YOUR_Swarm-SLAM_Workspace
rosdep install --from-paths src -y --ignore-src --rosdistro foxy

注意几点:

  • 这里使用的仍是鱼香ROS开发的rosdepc解决网络问题
  • 最后一个指令要在Swarm-SLAM存在的文件夹运行
    成功如下:
    多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

3 编译过程

在Swarm-SLAM目录下打开终端,目前该目录应该只有media和src两个文件夹
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

激活conda

conda activate cslam

安装博主编译过程报错发现的额外依赖项catkin-pkg、empy、lark-parser

pip install catkin-pkg empy lark-parser -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

编译

colcon build

多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

虽然三个包都Finished但是cslam出现了很多warning:
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

再次编译

colcon build

提示三个包全部成功编译
多机器人slam,机器人,算法,ubuntu,linux,计算机视觉

编译完成文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-743172.html

4 公开数据集测试

到了这里,关于【配置跑通Swarm-SLAM(swarm slam : 开源的多机器人协同CSLAM算法)(持续更新中......)】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Ubuntu18.04跑通ORB_SLAM3(实时USB单目摄像头&本地视频.mp4&官方数据集)

    本人小白,寒假期间学习了一些ROS知识,试着在虚拟机搭建ORB_SLAM3环境并跑通数据集和摄像头,作本文以记录学习过程。所有用到的资源(软件安装包,镜像文件,库的源码文件都会放在最后百度网盘链接里) 目录 0.something you should know 1.安装VMware Workstation Pro和Ubuntu18.04 2.安

    2023年04月18日
    浏览(72)
  • Docker swarm 网络配置与管理

    创建自定义overlay网络名为nginx-net创建nginx服务设置3个副本并使用nginx-net网络 Swatm集群部署nginx服务副本数量为3并使用自定义overlay网络 在创建一个overlay网络名为nginx-net01 将现已经启动的nginx01服务进行修改链接至nginx-net01网络 删除上述创建的自定义overlay网络和nginx01服务工作节

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • Docker:Docker集群配置与应用(Docker Swarm)

    可以认为Docker Swarm(Go语言开发)将一个Docker主机池变成了一个单独的虚拟机。 了解 Docker Swarm,掌握 Swarm 集群 建立及节点管理 ; 了解 Swarm 服务,学会在 集群中部署和管理服务 ; 了解 Swarm 网络, 掌握 overlay 网络的创建和使用 ; 了解 Swarm 高可用性和负载平衡,学会配置外部

    2024年02月03日
    浏览(48)
  • 十大最佳SLAM开源算法

    香港大学开源激光雷达惯性视觉里程计FAST-LIVO 论文名:FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry 单位:香港大学 火星实验室 论文下载:https://arxiv.org/abs/2203.00893 代码地址:https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO 录用:IROS2022 方法亮点:首先,系统采用Lidar、IMU和

    2024年02月02日
    浏览(37)
  • Ubuntu20.04配置YOLOV5算法相关环境,并运行融合YOLOV5的ORB-SLAM2开源代码(亲测有效)

              这篇博客介绍的是如何在Ubuntu系统下配置YOLOV5算法环境。并且运行一个融合YOLOV5的ORB-SLAM2开源代码。         安装的软件主要是anaconda,然后anaconda可以帮我们安装python、pytorch这些东西。我的ubuntu版本:ubuntu20.04.5LTS。 安装的anaconda类型: Anaconda3-2022.05 安装的p

    2024年02月02日
    浏览(49)
  • (汇总篇)语义SLAM相关开源方案| 全球优秀作者与实验室 | SLAM学习资料整理

    以下内容收集也不完整,无法涵盖视觉 SLAM 的所有研究,也欢迎大家有好的方案欢迎留言或者私信。 1.1 Geometric SLAM (26项) 这一类是传统的基于特征点、直接法或半直接法的几何 SLAM。 1. PTAM 论文 :Klein G, Murray D. Parallel tracking and mapping for small AR workspaces [C]//Mixed and Augmented

    2024年02月03日
    浏览(60)
  • 开源3D激光(视觉)SLAM算法汇总(持续更新)

    目录 一、Cartographer 二、hdl_graph_slam 三、LOAM 四、LeGO-LOAM 五、LIO-SAM 六、S-LOAM 七、M-LOAM 八、livox-loam 九、Livox-Mapping 十、LIO-Livox 十一、FAST-LIO2 十二、LVI-SAM 十三、FAST-Livo 十四、R3LIVE 十五、ImMesh 十六、Point-LIO 十七、PV-LIOVoxelMap Cartographer是由谷歌于2016年开源的一个支持ROS的室内

    2024年02月03日
    浏览(38)
  • 超全!SLAM论文与开源代码汇总(激光+视觉+融合)

    1.代表性视觉SLAM算法论文与开源代码总结 2.代表性激光SLAM算法论文与开源代码总结 3.代表性激光-视觉融合SLAM算法论文总结 激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法理论与代码讲解: https://mp.weixin.qq.com/s/CEJPWHVAnKsLepqP3lSAbg 参考文献 [1] CADENA C, CARLONE L, CARRILLO H, et al. Past, present, and future of

    2024年02月05日
    浏览(42)
  • SLAM算法评测工具——开源工具EVO(以VINS为例)

    EVO库是一个很方便的开源库(Python package for the evaluation of odometry and SLAM), evo是一个很好的测评工具,它可以根据时间戳将轨迹进行对齐,同时可以将不同尺度的轨迹按照你指定的标准轨迹进行拉伸对齐,并可以算出均方差等评定参数,用于测评slam算法性能。 github链接:

    2023年04月21日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包