开源项目安装与配置指南：NeRF Navigation

开源项目安装与配置指南：NeRF Navigation

nerf-navigation Code for the Nerf Navigation Paper. Implements a trajectory optimiser and state estimator which use NeRFs as an environment representation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerf-navigation

1. 项目基础介绍

NeRF Navigation 是一个基于 PyTorch 和 NeRF（Neural Radiance Fields）的开源项目，用于实现在神经辐射场中表示的三维环境中进行机器人导航。该项目利用 NeRF 创建的连续体积密度和 RGB 值的神经网络表示，通过光迹追踪生成新颖视角下的逼真图像。项目的主要目的是让机器人仅通过机载 RGB 相机进行定位，实现在三维环境中的导航。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• NeRF（Neural Radiance Fields）：一种用于合成复杂场景新颖视角图像的方法。
• PyTorch：一种流行的开源机器学习库，用于深度学习应用。
• Blender：一个开源的3D创作套件，用于项目中的模拟环境。

3. 项目安装和配置准备工作及详细安装步骤

准备工作

• 确保您的计算机上安装了 Python。
• 安装 Conda 或其他 Python 环境管理器。
• 安装 Git 以克隆和更新项目代码。

详细安装步骤

第一步：克隆项目代码

在命令行中输入以下命令，克隆项目代码到本地：

git clone https://github.com/mikh3x4/nerf-navigation.git

第二步：设置 Conda 环境

进入项目目录，创建并激活一个 Conda 环境：

cd nerf-navigation
conda create -n nerf-navigation python=3.8
conda activate nerf-navigation

第三步：安装项目依赖

使用 pip 安装项目所需的 Python 依赖：

pip install -r requirements.txt

第四步：安装 Blender（如果尚未安装）

从 Blender 官方网站下载并安装适合您操作系统的版本。

第五步：准备训练数据

根据项目要求，创建 data、paths 和 sim_img_cache 文件夹，并按照 NeRF 的标准数据格式准备您的训练数据。

第六步：训练 NeRF 模型

将训练数据放在 data/nerf_synthetic/{model_name} 目录下，然后运行以下命令开始训练：

python main_nerf.py data/nerf_synthetic/{model_name} --workspace {model_name_nerf} -O --bound {X} --scale 1.0 --dt_gamma 0

确保替换 {model_name} 和 {model_name_nerf} 为您的模型名称，并且设置正确的 --bound 参数。

第七步：运行仿真

在 simulate.py 文件中设置起始和目标位置，然后运行以下命令开始仿真：

python simulate.py data/nerf_synthetic/{model_name} --workspace {model_name_nerf} -O --bound {X} --scale 1.0 --dt_gamma 0

仿真完成后，Blender 将显示机器人导航的路径和结果。

以上就是 NeRF Navigation 项目的详细安装和配置指南，按照以上步骤，您可以顺利搭建并运行该项目。

nerf-navigation Code for the Nerf Navigation Paper. Implements a trajectory optimiser and state estimator which use NeRFs as an environment representation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerf-navigation