当前位置: 首页 > web >正文

orbslam2语义分割

仓库:wuhong1223/semantic_slam

环境ubuntu18.04 python27

一、下载仓库代码


cd /home/wheeltec-client/workspace/srcgit clone https://gitee.com/wuhong1223/semantic_slam

二、编译orb-slam2
需要安装依赖,自行百度

编译

cd /home/wheeltec-client/workspace/src/semantic_slam/ORB_SLAM2./build.sh

三、安装语义分割依赖

# 更新包列表
sudo apt update
sudo apt-get install ros-melodic-openni2-launch# 更新包列表 
sudo apt update# 安装 Melodic 版本的 octomap 相关包
sudo apt-get install ros-melodic-octomap-ros
sudo apt-get install ros-melodic-octomap-msgs
sudo apt-get install ros-melodic-octomap-server
sudo apt-get install ros-melodic-octomap-rviz-pluginspip install torch-0.4.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl #1.0之前的版本要在官网上下载
pip install torchvision==0.2.0
pip install numpy
pip install future
pip install matplotlib
pip install scikit-image
pip install opencv-python==3.3.0.10
pip install tqdm==4.11.2
pip install cython
pip install pydensecrf
pip install tensorboardX
pip install scipy==0.19.0
pip install imgaug
pip install protobuf

四、安装semantic_slam

cd /home/wheeltec-client/workspace/rosdep install --from-paths semantic_slam --ignore-src --rosdistro=kinetic -r -ycatkin build

编译成功后试运行

 1、打开深度相机

source wheeltec_robot/devel/setup.bash 
roslaunch semantic_slam camera.launch

2、打开新终端运行slam

roslaunch semantic_slam slam.launch

3、打开新终端运行语义分割

roslaunch semantic_slam semantic_mapping.launch

报错:

AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘_cuda_getDevice’
Traceback (most recent call last):
File “/home/xx/catkin_ws/src/semantic_slam/semantic_cloud/src/semantic_cloud.py”, line 295, in
main(sys.argv)
File “/home/xx/catkin_ws/src/semantic_slam/semantic_cloud/src/semantic_cloud.py”, line 288, in main
seg_cnn = SemanticCloud(gen_pcl = True)
File “/home/xx/catkin_ws/src/semantic_slam/semantic_cloud/src/semantic_cloud.py”, line 123, in init
state = torch.load(model_path)

修改semantic_slam/semantic_cloud/src/semantic_cloud.py123行为:

state = torch.load(model_path, map_location={'cuda:0': 'cpu'})
回workspace目录重新编译rm -rf build devel
catkin build

重新运行

http://www.xdnf.cn/news/19093.html

相关文章:

  • 工业级TF卡NAND+北京君正+Rk瑞芯微的应用
  • 人工智能-python-深度学习-过拟合与欠拟合:概念、判断与解决方法
  • 【Bluedroid】A2DP Source设备音频数据读取机制分析(btif_a2dp_source_read_callback)
  • Solidity合约编程基础知识
  • Java 多线程环境下的全局变量缓存实践指南
  • jwt原理及Java中实现
  • Ckman部署clickhouse
  • 5.2 I/O软件
  • 横扫SQL面试——流量与转化率分类
  • C++《哈希表》
  • Unity游戏打包——iOS打包pod的重装和使用
  • Servlet 注解:简化配置的完整指南
  • 大模型微调示例四之Llama-Factory-DPO
  • 若依cloud集训总结
  • 汉字这颗穿越时空的智慧之光,在未来绽放出更加耀眼的光芒
  • 深入解析Java并发编程与单例模式
  • 文件系统挂载详细分析(《图解Linux内核》虚拟文件系统篇笔记三)
  • 神经网络为何能 “学习”?从神经元到深度学习模型的层级结构解析
  • 打破存储局限:CS 创世 SD NAND 如何优化瑞芯微(RK)与北京君正平台的贴片式 SD 卡性能
  • 【C++成长之旅】C++入门基础:从 Hello World 到命名空间与函数重载的系统学习
  • Bscan Bonding Chain
  • 印度尼西亚数据源 PHP 对接文档
  • Mysql——分库分表
  • Redis发布订阅:实时消息系统的极简解决方案
  • 从数字到价值:ESG评级的深层变革
  • Linux827 测试
  • 计算机日常答疑,一起寻找问题的最优解
  • LeetCode算法日记 - Day 24: 颜色分类、排序数组
  • PyTorch图像预处理完全指南:从基础操作到GPU加速实战
  • 完整实验命令解析:从集群搭建到负载均衡配置(2)