open3d_slam

Open3D SLAM : un système SLAM flexible basé sur un nuage de points pour l'éducation

open3d_slam est une bibliothèque C++ (cpp) pour SLAM avec intégration ROS.

Contact principal : Edo Jelavic ([email protected])

Auteurs : Edo Jelavic, Julian Nubert, Marco Hutter

Affiche et résumé : lien

Documentation : lien

La principale différence entre open3d_slam et les autres bibliothèques SLAM est qu'open3d_slam a été conçu pour être simple et utilisé à des fins éducatives. En fait, open3d_slam utilise uniquement des algorithmes bien établis dans leur forme de base. Nous espérons que cela facilitera l’entrée des nouveaux arrivants dans ce domaine. Il fonctionne avec des nuages ​​de points, aucune entrée supplémentaire telle que IMU n'est requise. Open3D_slam peut créer une carte à partir de zéro ou la localiser sur une carte donnée. La carte donnée peut également être étendue avec de nouvelles mesures.

Nous basons notre implémentation sur Open3D, une bibliothèque bien entretenue et hautement performante pour le traitement des données 3D.

La documentation et des exemples d'ensembles de données peuvent être trouvés ici Documentation open3d_slam.

Nous fournissons un wrapper catkin pour Open3D afin que vous puissiez facilement utiliser Open3D dans vos projets ROS. Voir la documentation dans open3d_catkin/README.md.

Si vous trouvez cet ouvrage utile ou si vous l'utilisez pour vos recherches, pensez à citer l'ouvrage correspondant :

 @inproceedings{jelavic2022open3d,
  title={Open3D SLAM: Point Cloud Based Mapping and Localization for Education},
  author={Jelavic, Edo and Nubert, Julian and Hutter, Marco},
  booktitle={Robotic Perception and Mapping: Emerging Techniques, ICRA 2022 Workshop},
  pages={24},
  year={2022},
  organization={ETH Zurich, Robotic Systems Lab}
}