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@SatoshiGachiFujimoto(藤本 賢志)

gradSLAMやーる(gradSLAM0.0.1、Python3.6、CUDA10.2、PyTorch1.7.0)

Last updated at Posted at 2020-11-09

はじめに

gradSLAMやっていきます。

開発環境

  • Windows 10 PC
  • Anaconda
  • Python 3.6
  • PyTorch 1.7.0
  • CUDA 10.2
  • gradSLAM 0.0.1

導入

1．Anaconda promptを開き、python3.6環境を作成します

conda create -n py36 python=3.6
conda activate py36

2．PyTorchをインストールします

pip install torch===1.7.0 torchvision===0.8.1 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3．CUDA Toolkit 10.2をインストールします

image.png

4．chamferdistをクローンし、インストールします

cd chamferdist
pip install .

5．gradSLAMをクローンし、インストールします

cd gradslam
pip install -e .

image.png

6．TUM RGBD Datasetをダウンロードし、examplesフォルダにdataset/tumフォルダを作成し、そこに置きます

image.png

image.png

7．次のコードを実行してみましょう！

import open3d as o3d
import torch
from torch.utils.data import DataLoader

from gradslam import RGBDImages
from gradslam.slam import PointFusion, ICPSLAM
from gradslam.datasets import ICL, TUM

# Dataset to use
dataset_name = "tum"  # "icl", "tum"

# Path to the dataset directory
dataset_path = "./dataset/tum/rgbd_dataset_freiburg1_xyz"

# Odometry method to use
odometry = "gradicp"  # "gt", "icp", "gradicp"

# select device
device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

# load dataset
Dataset = ICL if dataset_name == "icl" else TUM
dataset = Dataset(dataset_path, seqlen=80, height=240, width=320)
loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=2)
colors, depths, intrinsics, poses, *_ = next(iter(loader))

# create rgbdimages object
rgbdimages = RGBDImages(colors, depths, intrinsics, poses, channels_first=False)

# visualize rgbdimages
fig1 = rgbdimages.plotly(0)
fig1.update_layout(autosize=False, height=720, width=500).show()

# SLAM
slam = PointFusion(odom=odometry, dsratio=4, device=device)
pointclouds, recovered_poses = slam(rgbdimages)

# Plotly visualization
fig2 = pointclouds.plotly(0).update_layout(autosize=False, height=600)
fig2.show()

# Open3d visualization
o3d.visualization.draw_geometries([pointclouds.open3d(0)])

odometryをgradicpを指定、rgbd_dataset_freiburg1_xyzデータセットで80フレーム読み込みSLAMる。画像サイズは幅320×高240。

8．結果です

読み込んだRGBD画像が見れます。

生成されたグローバルマップが見れます。

Open3Dでもグローバルマップが見れます。

お疲れ様でした。

追記 20210728

gradSLAM 0.1.0

Pytorchのインストール

pip3 install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html


cd chamferdist
pip install .

pip install gradslam
Failed to build chamferdist

VisualStudioが必要
https://mebee.info/2020/07/18/post-13597/

visual studio 2019 community
https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

image.png

CUDA10.2インストール

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