基于 2D 数据的实时 3D 语义重构
fast 方法: 比使用 merged 快大约一位数 (之前大约需要 1 秒, 现在为 0.1 秒), 对小体素的精度损失最小 (它利用了 Voxblox 的快速方法):
您可以通过更改 启动文件 中的参数 semantic_tsdf_integrator_type 来使用这两种方法。如果您觉得这份库很有用,请引用我们的论文:
@InProceedings{Rosinol20icra-Kimera,
title = {Kimera: an Open-Source Library for Real-Time Metric-Semantic Localization and Mapping},
author = {Rosinol, Antoni and Abate, Marcus and Chang, Yun and Carlone, Luca},
year = {2020},
booktitle = {IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation (ICRA)},
url = {https://github.com/MIT-SPARK/Kimera},
pdf = {https://arxiv.org/pdf/1910.02490.pdf}
}我们的作品是使用 Voxblox 构建的,这是一个令人惊叹的框架,可用于构建自己的 3D 体素化世界:
最初的灵感来自 OpenChisel: Matthew Klingensmith, Ivan Dryanovski, Siddhartha Srinivasa 和 Jizhong Xiao, [**Chisel: 移动设备上的实时大规模 3D 重建
暂无开放 Issues,或尚未同步最近议题。