:open_folder: 仓库内容
- Patchwork++的C++源代码 (patchworkpp)
- 使用pybind11的Patchwork++ Python绑定 (python_wrapper)
- C++、Python和ROS2的示例代码 :thumbsup:
如果你熟悉ROS1,也可以访问这里并尝试执行基于ROS1的Patchwork++!
:package: 前置依赖包
我们只需要最少的依赖。
sudo apt-get install g++ build-essential libeigen3-dev python3-pip python3-dev cmake -y
:gear: 如何构建和运行
Python
纯安装
make pyinstall
然后,你可以通过import pypatchworkpp
使用Patchwork++,非常简单!
安装以运行演示
仅为可视化目的额外安装Open3D(> 0.17.0)。
make pyinstall_with_demo
如何运行Python演示示例在此处有说明。
C++
纯安装
make cppinstall
带演示的安装
仅额外安装Open3D(> 0.17.0)用于可视化目的。
make cppinstall_with_demo
如何运行C++演示示例在此处有说明。
ROS2
您不需要任何额外的依赖,只需克隆并构建:
mkdir -p ~/ros2_ws/src
cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/url-kaist/patchwork-plusplus.git
cd ~/ros2_ws
colcon build --packages-select patchworkpp
source ./install/setup.bash
如何启动ROS2节点在此处有说明。
:pencil: 引用
如果您使用我们的代码,请引用我们的论文(arXiv,[IEEE Xplore][patchworkppIEEElink])
@inproceedings{lee2022patchworkpp,
title={{Patchwork++: Fast and robust ground segmentation solving partial under-segmentation using 3D point cloud}},
author={Lee, Seungjae and Lim, Hyungtae and Myung, Hyun},
booktitle={Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robots Syst.},
year={2022},
pages={13276-13283}
}
此外,您还可以查看我们的基线Patchwork的论文。([arXiv][patchworkarXivlink],[IEEE Xplore][patchworkIEEElink])
@article{lim2021patchwork,
title={Patchwork: Concentric Zone-based Region-wise Ground Segmentation with Ground Likelihood Estimation Using a 3D LiDAR Sensor},
author={Lim, Hyungtae and Minho, Oh and Myung, Hyun},
journal={IEEE Robotics and Automation Letters},
year={2021}
}
:triangular_flag_on_post: 测试环境
- Ubuntu
18.04和20.04以及22.04 - CMake 3.25.1(>=3.20,安装Open3D所需的最低版本)
- 在
scripts/install_open3d.bash
中,已经实现了更高版本CMake的安装。
- 在
- Open3D
0.15.20.18.0 - pybind11 v2.2.3
- Eigen 3.3.7
:mailbox: 联系信息
如果您有任何问题,请随时联系我们
- [Seungjae Lee][sjlink] :envelope: sj98lee
at
kaistac
kr - [Hyungtae Lim][htlink] :envelope: shapelim
at
kaistac
kr
待办事项
- 在
master
分支中支持RNR的强度 - 为使用本仓库进行基线比较的用户提供
Patchwork
模式支持 - 集成TBB并优化性能