公众号[2]-github项目分享-slambook2.rs项目

项目链接:

• [https://github.com/ByeIO/slambook2.rs]
• [https://gitcode.com/QS2002/slambook2_rs]

引言

宝子们，今天给大家安利一个超酷的项目——slambook2的Rust🔥重构版！这可不是普通的代码重构，而是用Rust语言重新实现的SLAM（同时定位与建图）算法，简直太安全了！(≧▽≦)

这个项目提供了超详细的使用说明和开发笔记哦！✨ 宝子们可以用Wasmer运行时直接运行预构建的Wasm二进制文件，只需要几行命令，就能轻松搞定，不用担心编译失败的问题，简直不要太方便啦！(≧ω≦)

快去试试，感受一下Rust的魅力和SLAM算法的好玩吧！一起加油哦！💪💖

项目状态

• preview 预览版(半成品)

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slambook2的rust🔥重构

本项目是对[https://github.com/gaoxiang12/slambook2]的rust重构.
很多bug😂和todo🧾, 有些实现可能比较简略😄.
已经将很多算法用rust重写了.

使用说明

工程目录

• Cargo.toml : 编译配置文件
• examples文件夹 : slambook2的1~13章用rust重构的代码
• src文件夹 : (忽略)
• deprecated文件夹 : 弃用的zig语言方案
• assets文件夹 : 代码运行需要用到的资源文件(裁剪过的数据集, 配置文件等)
• logs文件夹 : 代码运行日志输出(有些文件过大, git忽略了)
• prebuilt文件夹 : 预构建wasm二进制
• python文件夹 : 验证效果的python脚本, python结果应该接近原版cpp代码
• reference文件夹 : 参考代码
• result文件夹 : 代码运行输出文件
• static文件夹 : 修改的依赖库以及自制的库
• target文件夹 : 编译输出
• tools文件夹 : 小工具(空的)
• vendor文件夹 : 编译项目所需的所有依赖包
• 问题文件夹 : 开发日志

预构建文件

有1000多个crate需要编译, 有可能会由于各种原因编译失败,因而提供预构建的wasm版本,理论上支持全平台.
使用cargo build --target wasm32-wasip1-threads --release编译

1. 安装wasmer运行时
   (理论上也支持其他运行时,例如wasmedge, wazero, wamr), 没有测试.
   参考教程[https://github.com/container2wasm/container2wasm]

# macOS/Linux
curl https://get.wasmer.io -sSfL | sh
curl https://get.wasmer.io -sSfL | sh -s "v4.3.6"
# Windows
iwr https://win.wasmer.io -useb | iex
$v="v4.3.6"; iwr https://win.wasmer.io -useb | iex

2. 使用wasmer运行时运行wasm二进制(仅测试了4.3.6版本)

# --mapdir 本机目录:虚拟目录
wasmer run --dir `pwd` "./prebuilt/ch13-myslam.wasm" -- --config-file "`pwd`/examples/ch13-myslam/assets/default.yaml"
wasmer run ./prebuilt/ch13-myslam.wasm -- --help

输出:

输入的配置文件路径为: /Users/workspace/Desktop/projects/ByeIO/software/exp65-rust-ziglang-slambook2/examples/ch13-myslam/assets/default.yaml功能还没有实现完全, 勉强中...(ง •̀_•́)ง...,
程序即将退出!Usage: ch13-myslam.wasm [OPTIONS]Options:-c, --config-file <CONFIG_FILE>  配置文件路径 [default: ./assets/default.yaml]-h, --help                       Print help-V, --version                    Print version

开发笔记(博客)

1. 折腾笔记[5]-使用rust解矩阵方程
2. 折腾笔记[6]-使用rust绘制三维画面
3. 折腾笔记[7]-使用rust进行李代数计算
4. 折腾笔记[8]-使用rust去除灰度图的畸变
5. 折腾笔记[9]-使用rust通过图优化进行曲线拟合
6. 折腾笔记[10]-使用rust进行ORB角点检测
7. 折腾笔记[11]-使用rust进行直接法视觉里程计估计
8. 折腾笔记[12]-使用rust进行位姿图优化
9. 折腾笔记[13]-使用rust对图像建立词袋
10. 折腾笔记[14]-使用rust进行深度估计

编译

编译器版本

测试编译通过的编译器:

rustc --version; rustup --version; cargo --version
>rustc 1.83.0-nightly (14f303bc1 2024-10-04)
>rustup 1.27.1 (54dd3d00f 2024-04-24)
>info: This is the version for the rustup toolchain manager, not the rustc compiler.
>info: The currently active `rustc` version is `rustc 1.83.0-nightly (14f303bc1 2024-10-04)`
>cargo 1.83.0-nightly (80d82ca22 2024-09-27)

运行示例

cargo run --example ch3-coordinateTransform
cargo run --example ch3-useEigen-eigenMatrix
cargo run --example ch3-useEigen-linearEqSolution
cargo run --example ch3-useEigen-matrixExtractAssign
cargo run --example ch3-useGeometry
cargo run --example ch3-visualizeGeometry
cargo run --example ch3-plotTrajectory
cargo run --example ch4-trajectoryError
cargo run --example ch4-useSophus
cargo run --example ch4-useSophus_factrs
cargo run --example ch5-imageBasics-imageBasics
cargo run --example ch5-imageBasics-undistortImage
cargo run --example ch5-rgbd-joinMap
cargo run --example ch5-stereo-stereoVision
cargo run --example ch6-ceresCurveFitting
cargo run --example ch6-gaussNewton
cargo run --example ch6-g2oCurveFitting
cargo run --example ch7-orb_cv
cargo run --example ch7-orb_self
cargo run --example ch7-pose_estimation_2d2d
cargo run --example ch7-pose_estimation_3d2d
cargo run --example ch7-pose_estimation_3d3d
cargo run --example ch7-triangulation
cargo run --example ch8-direct_method_multi_layer
cargo run --example ch8-direct_method_single_layer
cargo run --example ch8-optical_flow
cargo run --example ch9-bundle_adjustment_ceres
cargo run --example ch9-bundle_adjustment_g2o
cargo run --example ch10-pose_graph_g2o_SE3
cargo run --example ch10-pose_graph_g2o_gs_rs
cargo run --example ch10-pose_graph_g2o_lie_algebra
cargo run --example ch11-feature_training
cargo run --example ch11-gen_vocab_large
cargo run --example ch11-loop_closure
cargo run --example ch12-dense_RGBD-octomap_mapping
cargo run --example ch12-dense_RGBD-pointcloud_mapping
cargo run --example ch12-dense_RGBD-surfel_mapping
cargo run --example ch12-dense_mono-dense_mapping
cargo run --example ch12-dense_mono-dense_mapping_image
cargo run --example ch13-myslam

使用本地crate

库文件在vendor文件夹.

1. 将库文件离线到本地:

cargo vendor

2. 使用本地库文件
   .cargo/config.toml

[source.crates-io]
replace-with = "vendored-sources"[source.vendored-sources]
directory = "vendor"

3. 如果遇到编译时有关库文件的报错直接修改vendor文件夹内的库文件即可.

效果

输出结果在logs文件夹和result文件夹

1. examples/ch8-direct_method_multi_layer.rs

结果图

2. examples/ch11-loop_closure.rs

提取训练图片的特征...
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/8.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/9.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/10.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/4.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/5.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/7.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/6.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/2.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/3.png"
Extracting keypoint descriptors from "assets/ch11-data/1.png"
检测到 1000 个 ORB 特征。
创建词汇表...词汇表 = Vocabulary {Word/Leaf Nodes: 506,Other Nodes: 82,Levels: 3,Branching Factor: 9,Total Training Features: 1000,Min Word Cluster Size: 1,Max Word Cluster Size: 25,Mean Word Cluster Size: 1,Median Word Cluster Size: 1,
}
保存词汇表...
加载词汇表...
词汇表: Vocabulary {Word/Leaf Nodes: 506,Other Nodes: 82,Levels: 3,Branching Factor: 9,Total Training Features: 1000,Min Word Cluster Size: 1,Max Word Cluster Size: 25,Mean Word Cluster Size: 1,Median Word Cluster Size: 1,
}
读取图片...
检测 ORB 特征...
比较图片与图片...
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