ORB-SLAM 2跑通自己的数据集一 、拍摄视频并转化为图片：二、准备索引目录文件：三、生成自己的参数配置文件TUM.yaml。复制TUM1.yaml，并修改参数即可。四、ORB-SLAM2所在的目录并运行如下命令即可：五、本次实验存在的问题： 一 、拍摄视频并转化为图片： 创建python文件，命名为：setVedio.py #coding:utf-8 import os import cv2 import numpy as np def getName(num): strTmp = [] strRes = '' while(num / 10): s

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利用ros3djs实现 turtlebot3 在web 端3d显示但不包含键盘控制也不包含后端只是前端代码。上传的代码我已经验证过了，严格按照步骤一步一步做，先把 自己 turtlebot3 仿真搭起来跑通。技术支持需要另外收费； 注意项目起来后 本地游览器地址是 http://localhost:9001/ ；代码跑通不容易请下载的朋友保护资源不得再次放网上售卖；【我是在ubuntu20.04上跑的】

完整代码，可直接运行

matlab的slam代码基于线和平面的视觉里程计 (LPVO) 该软件包提供了 ICRA 2018 论文的 MATLAB 实现：“通过解耦旋转和平移运动在结构化环境中的低漂移视觉里程计”，仅用于研究和学习。 请注意，此存储库仅包含简化的建议视觉里程计示例代码，以了解 LPVO 在结构化环境中的工作方式。 1. 目标 我们的目标是估计 6-DoF 相机相对于室内结构化环境的运动。 LPVO 联合利用线和平面基元来识别正交结构环境的空间规律。 同时使用 RGB 图像中的线条和深度图像中的表面法线来准确、稳定地感知环境规律。 LPVO 可以跟踪无漂移的旋转运动，同时至少可以看到一个平面和一对平行于曼哈顿世界 (MW) 轴的线。 给定绝对相机方向，我们恢复了最佳平移运动，从而最大限度地减少了反旋转重投影误差。 2. 先决条件 该软件包在 MATLAB R2019b 上在 Windows 7 64 位上进行了测试。 这个包依赖于关键点处理、KLT 跟踪和翻译估计的库。 如果没有在 MATLAB 环境中安装 mexopencv，此包中的 cv.* 函数将无法运行。 请先构建您的操作系统，然后运行