0. 作業の概要

インフォメーション
２０２２年死蔵データの復活プロジェクトの取っ掛かりです。

リアルタイム測定描画ができる本モデルの基礎情報の過不足の確認

作業環境

Ryzen5 3600 x DDR4 32GB
- RTX3600
- Driver 515
- CUDA11.5,cuDNN8.4,TensorRT8.4
- Ubuntu 22.04
- Anaconda仮想環境(Python3.7.10)

1. セットアップ

下記制限があったが、他のモデルの仮想環境を流用した事を注記する。

注意点

Tensorflow 2系にすべき
Pytorch 1.8.x 但し、今回はデモサンプルのみの動作の為1.12で問題ない。
TensorRT8.x CUDAのバージョンにあったマイナーバージョン選択の事。
Nvidia Driver、CUDA、cuDNN：それぞれ依存関係にあるので適応するバージョンで固める事。

今回は手軽にバイナリをpipパッケージで導入

ターミナル画面


pip install open3d

ライセンスはMITライセンスで利用にある程度の融通が利く。
- また、LiDAR、RGBDカメラにも対応しているとのことであるが、
- 機材がないためセットアップとサンプルの使用の注意点を上げておく。

インフォメーション

0.15 においても python3のバージョン選択が重要
・特に2つのテンソルTensorflow、 Pytorchのバージョン依存が厳しい。
Python3.7以上では上記のパッケージの制限バージョンに合わせられない為、
3.6でセットアップすべき。

2.サンプル動作確認

*公式にある基本的なモデルは概ね動作可能

注意
冒頭記載の通り、Tensorboard(Tensorflow,Pytorch使用)のサンプルは動作しなかった。

実行結果


#torch:ファイル不明（入ってない）
libcufile-dev-11-7 libcurand-11-7 libcurand-dev-11-7 libcusolver-11-7 libcusolver-dev-11-7
  libcusparse-11-7 libcusparse-dev-11-7 libegl-mesa0:i386 libegl1:i386 libgbm1:i386 libgles2:i386
  libnpp-11-7 libnpp-dev-11-7 libnvjpeg-11-7 libnvjpeg-dev-11-7 libopengl0:i386 libtinfo5
  libwayland-server0:i386 libxcb-xinerama0 nsight-compute-2022.2.1 nsight-systems-2022.1.3 nvidia-modprobe
Use 'sudo apt autoremove' to remove them.


#Tensorflow torchでも出るはずだが、対応のカメラ接続されていない。
[Open3D WARNING] No RealSense devices detected.
^C

3.もしRealsenceを使用するなら(今後の課題)

サンプルエラーの原因の一つにデバイスがある
- リアルタイム3D病が処理にはLiDRカメラ、もしくはRGBDカメラが必須。
- デバイスに必要な仮想環境を用意しておく。

社内で放置され、死蔵プロジェクトとなっている。

これの考えを活かしていくなるら３Dマッピングできるソリューションと組むべき
Realsenceでは所詮撮影範囲がみ実家すぎる。
今後はより広く、顧客ニーズに答えられるように新しい製品やソフトウェアを取り入れていくべき