代碼：https://github.com/url-kaist/UV-SLAM
地址：https://arxiv.org/abs/2112.13515
來源：2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

復(fù)現(xiàn)視頻：復(fù)現(xiàn)

原作者軌跡用的是綠色(0;255;0)，不顯眼，可以改成紅色(255;0;0)，然后再加個(gè)粗，就顯眼了。

項(xiàng)目需要的庫如下：

ROS就正常安裝就行，我寫過文檔錄過視頻：

ROS安裝視頻

OpenCV里面Github寫需要3.4以下，是因?yàn)橐院蟮木€特征部分被官方刪了，OpenCv和OpenCV_contrib一起裝就行，我有3.4.1的文檔：

OpenCV3.4.1+OpenCV_contrib3.4.1安裝視頻

谷神星求解器我寫過文檔：

項(xiàng)目安裝

首先需要會(huì)用ros

另外需要找?guī)讉€(gè)文件，路徑是src/UV-SLAM/config/enroc/下面兩個(gè)yaml

文件里面有幾個(gè)路徑，我全改了，這樣就能生成路徑文件

數(shù)據(jù)集

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

下載rosbag格式的

運(yùn)行

軌跡評(píng)估

使用了四個(gè)數(shù)據(jù)集

MH_04_difficult.bag

MH_05_difficult.bag

V1_03_difficult.bag

V2_03_difficult.bag

使用EVO工具，和原論文使用評(píng)估工具不同，數(shù)據(jù)不同很正常，執(zhí)行代碼為

MH_04_difficult.bag

圖太多了懶得粘了 反正這么糊的圖也沒用