SLAM with Camera and IMU for Python

画像センサとIMUを用いたSLAMのためのPythonプログラム（日本語説明は後半）

SLAM = Simultaneous Localization and Mapping

Overview

1.Setup Android App (See -> SLAMwithCameraIMUforAndroid)

2.Setup MQTT Broker (See -> MQTT, mosquitto, Apollo)

3.Install MQTT package of Python

>pip install paho-mqtt

4.Create a single line text file named 'server.conf' on the parent directory of Main.py.

server.conf
[Format] ipaddress&port&username&password
[Example] 160.16.xxx.xxx&61613&admin&password

5.Run Main.py

>python Main.py

6.Start Android App

7.Now the program is receiving sensor data and estimate smartphone location, also publishing it to MQTT broker.

8.If you want to save estimated data as CSV, run GetOutputData.py

>python ./data/GetOutputData.py

File name	Explanation
Main.py	The entry point of SLAM program Receive sensor data Publish estimated location
image_RBPF.py	Parse sensor data of camera
landmark.py	Landmark (Keypoint in 3D space) class Initialize landmark parameters Observation model
particle.py	Particle class
particle_filter_RBPF.py	Particle filter
sensor.py	Parse sensor data of IMU
state_RBPF.py	Manage state variable
data/GetOutputData.py	Receive estimated data and save them as CSV

1.Androidアプリをセットアップ（ここを参照 -> SLAMwithCameraIMUforAndroid）

2.MQTTブローカーをセットアップ（ここを参照 -> sango）

3.PythonのMQTTパッケージをインストール

>pip install paho-mqtt

4.server.confという名前のファイルをMain.pyの親ディレクトリに作成する

server.conf
[フォーマット] ipaddress&port&username&password
[例] 160.16.xxx.xxx&61613&admin&password

5.Main.pyを起動

>python Main.py

6.Androidアプリを起動

7.センサデータを受信し、位置の推定が始まります。推定結果はMQTTブローカーに送信されます。

8.推定結果をCSVファイルに保存したい場合は、GetOutputData.pyを起動

>python ./data/GetOutputData.py

File name	Explanation
Main.py	SLAMプログラムのエントリポイントセンサデータの受信推定結果の送信
image_RBPF.py	画像センサデータのパース
landmark.py	ランドマーク（3D空間中の特徴点）クラスランドマークのパラメータの初期化観測モデル
particle.py	パーティクルクラス
particle_filter_RBPF.py	パーティクルフィルタ
sensor.py	IMUセンサデータのパース
state_RBPF.py	状態変数の管理
data/GetOutputData.py	推定結果を受信してCSVで保存