简介pySLAM​ 是一个混合Python/C实现的视觉SLAMSimultaneous Localization And Mapping同时定位与建图管道框架由开发者Luigi Freda创建并维护。该项目支持单目、双目和RGBD相机在一个统一的Python环境中提供了完整的视觉SLAM解决方案。pySLAM不仅是一个功能强大的研究工具更是一个灵活的实验平台允许研究人员和开发者快速原型化、测试和开发各种VO/SLAM技术。核心价值混合架构Python提供灵活性和易用性C核心确保高性能计算全面支持覆盖从特征提取到稠密重建的完整SLAM流程模块化设计各组件可独立使用或替换便于实验和定制研究友好作为研究框架持续演进支持最新算法和模型集成技术定位pySLAM填补了简单SLAM示例与复杂工业级系统之间的空白。通过提供可访问的代码基础和清晰的架构设计它为学术界和工业界的研究人员、开发者提供了一个探索视觉SLAM前沿技术的理想起点。主要功能1. 多模态视觉SLAM管道pySLAM支持完整的视觉SLAM工作流程包括特征跟踪、相机姿态估计、地图点三角化、关键帧管理、束调整和闭环检测。框架支持单目、双目和RGBD相机输入适应不同的传感器配置和应用场景。系统设计注重实时性和准确性平衡提供可配置的参数调整性能与精度权衡。2. 丰富的局部特征支持框架集成了广泛的经典和现代局部特征算法包括ORB、SIFT、SURF、BRISK、AKAZE、SuperPoint等。提供统一的特征管理器接口方便不同特征检测器和描述子的集成与切换。支持二进制和浮点描述子优化了特征匹配效率。特征跟踪模块支持多种匹配策略和几何验证方法。3. 先进的闭环检测系统pySLAM提供多种闭环检测方法包括基于视觉词袋BoW、iBow的描述子聚合器、局部聚合描述子向量VLAD以及现代全局描述子如SAD、NetVLAD、HDC-Delf、CosPlace、EigenPlaces、Megaloc。支持词汇表管理和兼容性验证确保前后端描述子一致性。部分方法无需预训练词汇表支持增量式构建。4. 体积重建与稠密建图框架包含体积重建管道处理深度和彩色图像通过体积积分生成稠密重建。支持不同的体素网格模型含语义支持和基于体素哈希的TSDF截断符号距离函数。集成增量式高斯泼溅技术实现高质量的场景表示。重建管道与SLAM后端紧密集成确保几何一致性。5. 深度预测模型集成pySLAM在SLAM管道中集成了多种深度预测模型包括DepthPro、DepthAnythingV2、DepthAnythingV3、RAFT-Stereo、CREStereo等。这些模型可在后端用于增强稠密重建或在前端模拟RGBD传感器。支持单目和立体深度估计方法适应不同数据源。6. 语义理解与分割框架提供了一套语义分割模型用于场景的语义理解包括DeepLabv3、Segformer、CLIP、DETIC、EOV-SEG、ODISE、RF-DETR、YOLO等。支持全景分割、实例分割和语义分割任务。语义特征可分配给图像关键点并融合到地图点中实现稀疏语义建图。7. 端到端多视图3D场景推理pySLAM包含从多图像端到端推理3D场景的模块化管道支持DUSt3R、Mast3r、MV-DUSt3R、VGGT、Robust VGGT、DepthFromAnythingV3、Fast3R等模型。这些方法直接从多个视图估计完整的3D场景几何为SLAM提供替代或补充方案。8. 混合Python/C核心系统提供模块化的稀疏SLAM核心同时用Python和C实现通过pybind11自定义绑定。用户可在高性能/速度和高度灵活性模式之间切换。Python和C实现可互操作一个保存的地图可由另一个加载。C核心重新实现了Python中的稀疏SLAM暴露核心SLAM类帧、关键帧、地图点、地图等。安装与配置环境要求基础环境操作系统Ubuntu 20.04/22.04/24.04、macOS Sequoia 15.1.1、WindowsWSL2Python版本3.11.9内存建议8GB以上稠密重建需要更多存储足够空间存放数据集和重建结果核心依赖PyTorch 2.3.1深度学习框架支持TensorFlow 2.13.1部分模型需要Kornia 0.7.3视觉变换库OpenCV 4.10包含非免费模块CUDA工具包高斯泼溅和dust3r方法需要安装步骤标准安装流程克隆项目仓库及子模块git clone --recursive https://github.com/luigifreda/pyslam.git。进入项目目录cd pyslam。运行统一安装脚本./install_all.sh。安装过程将创建Python环境pyslam自动检测并使用conda或venv。整个过程需要网络连接时间较长。Ubuntu系统推荐venv按照文档说明使用venv创建虚拟环境。确保系统已安装必要的开发工具和库。运行特定安装脚本配置环境变量和路径。验证安装完整性测试核心功能。macOS系统确保已安装Xcode 16.1和命令行工具。按照macOS专用安装指南操作。注意某些功能可能受限于macOS的CUDA支持。测试关键组件确保正常工作。Docker部署对于不支持的操作系统或希望隔离环境可使用提供的Docker文件。选择适合的Docker镜像ubuntu_cuda或ubuntu。在容器内克隆、构建和运行pySLAM。配置数据卷映射方便访问本地数据集。配置说明全局配置文件config.yaml作为系统单一入口点配置目标数据集和全局参数。选择数据集类型KITTI、TUM等和传感器类型单目、双目、RGBD。设置相机标定文件和地面真值文件路径。调整性能相关参数平衡速度与精度。参数配置文件pyslam/config_parameters.py包含详细的配置参数。启用C核心设置USE_CPP_CORE True。控制闭环检测kUseLoopClosingFalse禁用。配置体积重建kDoVolumetricIntegrationTrue启用。调整关键帧生成策略和深度预测设置。环境激活每次打开新终端需要激活环境运行. pyenv-activate.sh或使用pixi时运行pixi shell。验证环境变量和路径配置正确。检查CUDA可用性和版本兼容性。如何使用基本工作流程环境准备与激活打开终端并导航到项目根目录。激活pyslam环境. pyenv-activate.sh或pixi shell。验证所有依赖已正确加载。准备输入数据集和相应的配置文件。视觉里程计VO测试运行基本VO脚本./main_vo.py。默认处理KITTI视频使用对应相机标定和地面真值。观察特征跟踪和相机姿态估计过程。通过点击matplotlib窗口并按Q键停止。注意基本VO需要地面真值恢复正确尺度。完整SLAM管道运行完整SLAM./main_slam.py。处理相同默认KITTI视频但包含完整SLAM功能。观察稀疏建图、关键帧管理、束调整和闭环检测。通过3D Pangolin GUI交互查看地图和轨迹。按Q键或关闭GUI停止。核心脚本功能特征匹配测试运行./main_feature_matching.py测试基本特征跟踪能力。体验不同局部特征ORB、SIFT、SuperPoint等的表现。观察特征检测、描述和匹配的完整流程。调整匹配参数优化性能。深度预测演示使用./main_depth_prediction.py测试可用深度推理模型。从输入彩色图像估计深度图。比较不同深度预测方法的质量和速度。了解如何将深度预测集成到SLAM管道中。地图查看与重载运行./main_map_viewer.py重载保存的地图并可视化。检查之前SLAM运行的建图结果。交互式探索3D地图结构和相机轨迹。验证建图一致性和完整性。稠密重建执行使用./main_map_dense_reconstruction.py重载稀疏地图并执行稠密重建。配置体积积分器类型体素网格、TSDF、高斯泼溅。观察从稀疏到稠密的重建过程。保存和导出重建结果。数据集处理数据集选择与配置在config.yaml中选择目标数据集类型。配置对应数据集的传感器类型和相机设置。设置地面真值文件路径确保评估准确性。调整数据集特定参数优化处理。自定义数据集支持准备自定义数据集的图像序列和相机标定。创建相应的配置文件遵循现有格式。调整预处理参数适应数据特性。测试确保数据加载和处理正常。多数据集批量评估使用./main_slam_evaluation.py自动化SLAM评估。在数据集集合和配置预设上执行main_slam.py。生成性能指标和比较报告。分析不同配置在不同场景下的表现。高级功能使用闭环检测配置在pyslam/loop_closing/loop_detector_configs.py中选择闭环检测配置。验证词汇表兼容性前后端使用相同描述子类型。使用独立描述子管理器的方法避免词汇表依赖。测试不同闭环检测方法的准确性和召回率。体积重建控制启用体积重建设置kDoVolumetricIntegrationTrue。选择积分器类型VOXEL_GRID、TSDF或GAUSSIAN_SPLATTING。配置空间哈希参数平衡内存与精度。监控重建进度和资源使用。语义映射集成启用稀疏语义映射kDoSparseSemanticMappingAndSegmentationTrue。选择分割模型类型覆盖任务需求。配置语义特征融合策略标签、概率向量、特征向量。可视化语义地图理解场景内容。C核心启用设置USE_CPP_CORE True启用高性能C核心。体验Python和C实现之间的无缝切换。利用C的计算效率处理大规模场景。保持Python的灵活性进行算法实验。应用场景实例实例1机器人自主导航与建图场景描述服务机器人、仓储机器人或扫地机器人需要在未知或动态环境中实现自主导航。传统基于激光的SLAM成本高且依赖特定传感器视觉SLAM提供更经济、信息更丰富的解决方案。解决方案在机器人上部署pySLAM系统使用单目或RGBD相机作为主要传感器。机器人探索环境时实时构建稀疏特征地图并估计自身位姿。集成闭环检测确保长期一致性避免累积误差。生成稠密地图用于路径规划和避障。语义分割提供场景理解识别门、桌椅等语义元素。实施效果建图精度提升视觉特征提供丰富环境信息系统成本降低相机相比激光雷达更经济环境适应性增强视觉信息支持语义理解维护简化软件更新和算法改进更容易部署实例2增强现实AR与虚拟现实VR定位场景描述AR应用需要将虚拟内容准确叠加到真实世界VR系统需要在物理空间中安全导航。精确的6自由度姿态估计是关键挑战传统IMU存在漂移视觉惯性系统需要复杂标定。解决方案利用pySLAM为AR/VR设备提供稳定的视觉定位。单目相机实时跟踪设备运动构建环境特征地图。闭环检测纠正漂移确保虚拟内容稳定锚定。稠密重建理解场景几何支持物理交互。语义分割识别可交互表面如桌面、墙壁。实施效果定位稳定性提高视觉特征提供可靠锚点用户体验改善虚拟内容抖动减少交互自然性增强场景理解支持物理交互部署灵活性增加无需预先布置标记实例3自动驾驶环境感知场景描述自动驾驶车辆需要精确理解周围环境包括静态结构和动态物体。传统方法依赖高精度地图和昂贵传感器阵列视觉SLAM提供补充或替代方案。解决方案将pySLAM集成到自动驾驶感知系统。多目相机系统提供360度覆盖立体视觉恢复尺度信息。实时SLAM构建周围环境地图识别道路、建筑、交通标志等。语义分割分类不同物体类型车辆、行人、自行车。稠密重建生成可行驶区域地图。实施效果环境感知完整性增强视觉提供丰富语义信息系统冗余性提高多传感器融合增加可靠性成本效益优化视觉系统补充昂贵传感器场景理解深度提升语义信息支持决策制定实例4无人机测绘与巡检场景描述无人机用于基础设施巡检、农业监测或地形测绘时需要精确位置估计和地图构建。GPS在室内或城市峡谷不可靠视觉惯性系统提供补充定位。解决方案在无人机上部署轻量级pySLAM系统。下行相机提供连续图像流实时估计无人机位姿。构建稀疏地图支持自主导航和路径规划。稠密重建生成3D模型用于缺陷检测或体积测量。语义分割识别感兴趣区域如裂缝、腐蚀或作物健康。实施效果定位可靠性提高视觉在GPS拒止环境有效测绘精度保证闭环检测减少累积误差自动化程度提升自主飞行和检测能力增强数据分析深度扩展语义信息支持智能分析实例5文化遗产数字化保护场景描述博物馆、考古遗址或历史建筑需要高精度3D数字化记录。传统摄影测量需要控制点和复杂后处理实时SLAM加速数据采集和验证。解决方案使用配备相机的移动设备运行pySLAM扫描文化遗产。实时构建稀疏特征地图指导完整覆盖。稠密重建生成详细3D模型用于存档和研究。语义分割识别不同材料、结构或损坏区域。多会话建图支持大型场景分段采集和自动拼接。实施效果采集效率大幅提高实时反馈确保覆盖完整性模型质量保证闭环检测确保几何一致性工作流程简化现场即可验证数据质量分析能力增强语义标注支持专业研究实例6室内定位与导航服务场景描述商场、机场、医院等大型室内场所需要精确的室内定位服务。传统WiFi指纹定位精度有限蓝牙信标部署维护成本高视觉定位提供高精度解决方案。解决方案部署pySLAM构建室内视觉定位基础设施。预先采集环境图像构建视觉特征地图。用户手机相机实时匹配特征精确定位。语义分割识别商店、登机口、科室等兴趣点。增量式学习支持环境变化适应如店铺装修或临时布置。实施效果定位精度显著提高视觉特征匹配提供米级甚至亚米级精度用户体验改善无缝室内外导航成为可能维护成本降低软件更新优于硬件维护增值服务可能基于位置的推送和导览增强商业价值GitHub地址项目地址https://github.com/luigifreda/pyslam项目信息⭐ Stars持续增长中 许可证开源许可证具体见项目 主要语言Python、C 最新版本v2.10.2活跃维护中资源内容完整源码Python和C混合实现详细文档安装指南、配置说明、使用教程示例数据KITTI等标准数据集样本测试脚本各种功能验证和演示代码学术资源论文pySLAM: An Open-Source, Modular, and Extensible Framework for SLAM演示视频展示v2.10.0版本功能演示文稿RSS 2025研讨会报告pySLAM and slamplay: Modular, Extensible SLAM Tools for Rapid Prototyping and Integration快速开始克隆仓库git clone --recursive https://github.com/luigifreda/pyslam.git进入目录cd pyslam运行安装./install_all.sh激活环境. pyenv-activate.sh测试VO./main_vo.py运行完整SLAM./main_slam.py技术生态pySLAM构建了完整的视觉SLAM技术栈前端处理特征检测、描述、跟踪和匹配后端优化束调整、闭环检测和位姿图优化建图模块稀疏地图、稠密重建和语义理解工具集成g2o、GTSAM、OpenCV、PyTorch等成熟库pySLAM通过其开源、模块化和可扩展的设计为视觉SLAM研究和应用开发提供了强大的基础框架。无论是学术研究中的算法验证、工业应用中的原型开发还是教育领域的技术教学这个框架都展现了显著的价值。项目的持续活跃开发和丰富功能集成确保了其在快速发展的SLAM领域保持前沿地位。随着社区贡献的不断增加和应用场景的持续拓展pySLAM有望成为视觉SLAM领域的重要参考实现和协作平台。