kth-rpl--dufomap
wehub-resource-sync
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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/KTH-RPL/dufomap) · [上游 README](https://github.com/KTH-RPL/dufomap/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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<p>
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<h1 align="center">DUFOMap：高效的动态感知建图（Efficient Dynamic Awareness Mapping）</h1>
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</p>
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[](https://arxiv.org/abs/2403.01449)
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[](https://KTH-RPL.github.io/dufomap)
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[](https://mit-spark.github.io/Longterm-Perception-WS/assets/proceedings/DUFOMap/poster.pdf)
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[](https://youtu.be/isDnAVoVD5M)
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快速演示：在不同传感器（例如 16、32、64 和 128 线 LiDAR 以及 Livox 系列 mid360）上使用**相同参数设置**运行，无需针对每种传感器调参。以下展示采集自以下设备的数据：
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| Leica-RTC360 | 128-channel LiDAR | Livox-mid360 |
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| ------- | ------- | ------- |
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<!-- | ------- | ------- | ------- | -->
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🚀 2024-11-20：已从 [SeFlow](https://github.com/KTH-RPL/SeFlow) 更新 dufomap Python API，立即试用！运行 `pip install dufomap` 并执行 `python main.py --data_dir data/00` 即可直接获得清理后的地图。支持 Windows 和 Linux 上的所有 >=Python 3.8 版本。请先将你自己的数据提取为**统一格式**，并按照[此 wiki 页面](https://kth-rpl.github.io/DynamicMap_Benchmark/data/creation/#custom-data). 操作
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克隆仓库并初始化子模块：
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```bash
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git clone --recursive -b main --single-branch https://github.com/KTH-RPL/dufomap.git
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# The easiest way to run DUFOMap:
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pip install dufomap
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python main.py --data_dir data/00
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```
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### 依赖项
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如需编译 C++ 源码版本，请安装以下依赖项：
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```bash
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sudo apt update && sudo apt install gcc-10 g++-10
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sudo apt install libtbb-dev liblz4-dev
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```
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或者，你也可以通过我们的 [Dockerfile](Dockerfile) 直接构建 Docker 镜像：
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```bash
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docker build -t dufomap .
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```
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### 1. 构建与运行
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构建：
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```bash
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cmake -B build -D CMAKE_CXX_COMPILER=g++-10 && cmake --build build
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```
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准备数据：可通过以下命令下载 Teaser 数据（KITTI 00：384.4Mb），更多数据详情见[数据集章节](https://kth-rpl.github.io/DynamicMap_Benchmark/data)，或按照[自定义数据集章节](https://kth-rpl.github.io/DynamicMap_Benchmark/data/creation/#custom-data). 格式化你自己的数据集
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```bash
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wget https://zenodo.org/records/8160051/files/00.zip -p data
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unzip data/00.zip -d data
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```
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运行：
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```bash
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./build/dufomap_run data/00 assets/config.toml
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```
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## 2. 评估
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有关 DUFOMap 的评估及与其他动态物体移除方法的对比，请参考 [DynamicMap_Benchmark](https://github.com/KTH-RPL/DynamicMap_Benchmark)。
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[评估章节链接](https://github.com/KTH-RPL/DynamicMap_Benchmark/blob/master/scripts/README.md#evaluation)
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## 致谢
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感谢香港科技大学 Ramlab 的成员：Bowen Yang、Lu Gan、Mingkai Tang 和 Yingbing Chen，他们帮助收集了额外数据集。
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本工作部分由瓦伦堡 AI、自主系统与软件计划（[WASP](https://wasp-sweden.org/)) 资助，资助方包括 Knut and Alice Wallenberg Foundation 以及 WASP NEST PerCorSo。
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欢迎探索以下使用 [ufomap](https://github.com/UnknownFreeOccupied/ufomap) 的项目（代码链接如下）：
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- [RA-L'24 DUFOMap, Dynamic Awareness]()
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- [RA-L'23 SLICT, SLAM](https://github.com/brytsknguyen/slict)
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- [RA-L'20 UFOMap, Mapping Framework](https://github.com/UnknownFreeOccupied/ufomap)
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### 引用
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若你认为这些工作对你的研究有帮助，请引用我们的论文。
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```
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@article{daniel2024dufomap,
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author={Duberg, Daniel and Zhang, Qingwen and Jia, MingKai and Jensfelt, Patric},
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journal={IEEE Robotics and Automation Letters},
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title={{DUFOMap}: Efficient Dynamic Awareness Mapping},
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year={2024},
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volume={9},
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number={6},
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pages={1-8},
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doi={10.1109/LRA.2024.3387658}
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}
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@article{duberg2020ufomap,
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author={Duberg, Daniel and Jensfelt, Patric},
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journal={IEEE Robotics and Automation Letters},
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title={{UFOMap}: An Efficient Probabilistic 3D Mapping Framework That Embraces the Unknown},
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||
year={2020},
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volume={5},
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number={4},
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pages={6411-6418},
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doi={10.1109/LRA.2020.3013861}
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||
}
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@inproceedings{zhang2023benchmark,
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||
author={Zhang, Qingwen and Duberg, Daniel and Geng, Ruoyu and Jia, Mingkai and Wang, Lujia and Jensfelt, Patric},
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||
booktitle={IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)},
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title={A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps},
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year={2023},
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pages={608-614},
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doi={10.1109/ITSC57777.2023.10422094}
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}
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```
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