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isDone

Estado de fin de procesamiento para el objeto SLAM visual RGB-D

Desde R2025a

Sintaxis

done = isDone(vslam)

Descripción

done = isDone(vslam) devuelve un valor lógico que indica si el objeto SLAM visual RGB-D ha terminado de procesar sus cuadros. Un valor de true indica que el objeto está en un estado inactivo. Un valor de false indica que el objeto está procesando uno o más cuadros.

Ejemplos

SLAM visual RGB-D utilizando el conjunto de datos RGB-D de TUM

Realice la localización y el mapeo visual simultáneos RGB-D (vSLAM) utilizando los datos del TUM RGB-D Benchmark. Puede descargar los datos a un directorio temporal utilizando un navegador web o ejecutando este código:

baseDownloadURL = "https://vision.in.tum.de/rgbd/dataset/freiburg3/rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household.tgz"; 
dataFolder = fullfile(tempdir,"tum_rgbd_dataset",filesep); 
options = weboptions(Timeout=Inf);
tgzFileName = dataFolder+"fr3_office.tgz";
folderExists = exist(dataFolder,"dir");

% Create a folder in a temporary directory to save the downloaded file
if ~folderExists  
    mkdir(dataFolder) 
    disp("Downloading fr3_office.tgz (1.38 GB). This download can take a few minutes.") 
    websave(tgzFileName,baseDownloadURL,options); 
    
    % Extract contents of the downloaded file
    disp("Extracting fr3_office.tgz (1.38 GB) ...") 
    untar(tgzFileName,dataFolder); 
end

Crea dos objetos imageDatastore. Uno para almacenar las imágenes en color y el otro para almacenar las imágenes de profundidad.

colorImageFolder = dataFolder+"rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household/rgb/";
depthImageFolder = dataFolder+"rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household/depth/";

imdsColor = imageDatastore(colorImageFolder);
imdsDepth = imageDatastore(depthImageFolder);

Seleccione el par sincronizado de imágenes de color y profundidad.

data = load("rgbDepthPairs.mat");
imdsColor=subset(imdsColor, data.indexPairs(:, 1));
imdsDepth=subset(imdsDepth, data.indexPairs(:, 2));

Especifique los parámetros intrínsecos de su cámara y utilícelos para crear un objeto SLAM visual RGB-D.

intrinsics = cameraIntrinsics([535.4 539.2],[320.1 247.6],[480 640]);
depthScaleFactor = 5000;
vslam = rgbdvslam(intrinsics,depthScaleFactor);

Procese cada par de imágenes de color y profundidad y visualice las poses de la cámara y los puntos del mapa 3D.

for i = 1:numel(imdsColor.Files)
    colorImage = readimage(imdsColor,i);
    depthImage = readimage(imdsDepth,i);
    addFrame(vslam,colorImage,depthImage);

    if hasNewKeyFrame(vslam)
        % Query 3-D map points and camera poses
        xyzPoints = mapPoints(vslam);
        [camPoses,viewIds] = poses(vslam);

        % Display 3-D map points and camera trajectory
        plot(vslam);
    end

    % Get current status of system
    status = checkStatus(vslam);
    
    % Stop adding frames when tracking is lost
    if status == uint8(0)
        break
    end
end 

Una vez procesados todos los fotogramas, reinicie el sistema.

while ~isDone(vslam)
    plot(vslam);
end

reset(vslam);

SLAM visual-inercial RGB-D utilizando el conjunto de datos de escena OpenLORIS

Realice SLAM visual-inercial RGB-D utilizando los datos del OpenLORIS-Scene Dataset. Descargue los datos a un directorio temporal usando un navegador web o ejecutando este código:

dataFolder  = fullfile(tempdir,"OpenLORIS-Scene",filesep); 
downloadURL = "https://ssd.mathworks.com/supportfiles/shared_nav_vision/data/OpenLORIS-Scene_corridor1-4.zip";
zipFileName = dataFolder+"corridor1-4.zip";

if ~isfolder(dataFolder)
    mkdir(dataFolder);
    disp("Downloading corridor1-4.zip (1.13 GB). This download can take a few minutes.");
    options = weboptions('Timeout', Inf);
    websave(zipFileName, downloadURL, options); 
    unzip(zipFileName, dataFolder);
end

Crea dos objetos imageDatastore. Uno para almacenar las imágenes en color y el otro para almacenar las imágenes de profundidad.

imageFolder = fullfile(dataFolder,"OpenLORIS-Scene_corridor1-4");
imdsColor = imageDatastore(fullfile(imageFolder,"color"));
imdsDepth = imageDatastore(fullfile(imageFolder,"aligned_depth"));

Cargue los datos de mediciones de IMU y la transformación de cámara a IMU.

data    = load("corridor4_IMU_data.mat");
gyro    = data.gyroDataCell;
accel   = data.accelDataCell;
cam2IMU = data.cam2IMU;

Especifique las características intrínsecas de la cámara, los parámetros IMU y utilícelos para crear un objeto SLAM visual-inercial RGB-D.

% Camera intrinsic and IMU parameters can be found in the downloaded  
% sensors.yaml file
intrinsics = cameraIntrinsics([6.1145098876953125e+02, 6.1148571777343750e+02],...
    [4.3320397949218750e+02, 2.4947302246093750e+02], [480, 848]);

imuParams = factorIMUParameters(AccelerometerBiasNoise=2.499999936844688e-05*eye(3),...
       AccelerometerNoise=0.00026780980988405645*eye(3),...
       GyroscopeNoise=1.0296060281689279e-05*eye(3),...
       GyroscopeBiasNoise=2.499999993688107e-07*eye(3),...
       SampleRate=250);

depthScaleFactor = 1000;
vslam = rgbdvslam(intrinsics, depthScaleFactor, imuParams, SkipMaxFrames=10,...
    CameraToIMUTransform=cam2IMU, TrackFeatureRange = [30, 150], DepthRange= [0.1, 6.5], ...
    NumPosesThreshold=20, MaxNumPoints=1.2e3);

Procesar datos de imágenes y datos IMU y visualizar las poses de la cámara y los puntos del mapa 3D.

for i = 1:numel(imdsColor.Files)
    colorImage  = readimage(imdsColor,i);
    depthImage  = readimage(imdsDepth,i);
    addFrame(vslam, colorImage, depthImage, gyro{i}, accel{i});

    if hasNewKeyFrame(vslam)
        plot(vslam);
    end
end

Una vez procesados todos los fotogramas, reinicie el sistema.

while ~isDone(vslam)
    if hasNewKeyFrame(vslam)
        ax = plot(vslam);
    end
end
view(ax, 0, 90)

reset(vslam);

Argumentos de entrada

vslam — Objeto SLAM visual RGB-D

objeto rgbdvslam

Objeto SLAM visual RGB-D, especificado como un objeto rgbdvslam.

Historial de versiones

Introducido en R2025a

Consulte también

Objetos

• rgbdvslam

Funciones

• addFrame | hasNewKeyFrame | checkStatus | mapPoints | poses | plot | reset