glim_docker

このリポジトリは、GLIMをDocker上で動作させるための環境を提供します。 本ブランチはCUDAを使用するため、NVIDIA GPUおよびCUDA対応ドライバが必要です。 また、GLIMの動作にはROS 2のbagファイルが必要となりますので、事前にご用意ください。

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事前準備

Dockerのインストール

インストール方法（Ubuntu20.04）

NVIDIA Container Toolkit

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

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インストール

公式ドキュメントをカスタマイズしています．

git clone https://github.com/Ryusei-Baba/glim_docker.git

# Pull image from docker hub
docker pull koide3/glim_ros2:humble_cuda12.2

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Docker 起動

xhost +local:

# your_rosbag_path = $HOME/Downloads/rosbag2_2023_03_09-13_46_54
docker run \
  -it \
  --rm \
  --net=host \
  --ipc=host \
  --pid=host \
  --gpus all \
  -e=DISPLAY \
  -e=ROS_DOMAIN_ID \
  -v $(realpath glim_docker/config):/glim/config \
  -v $(realpath glim_docker/outputs):/tmp/dump \
  -v $HOME/Downloads/rosbag2_2023_03_09-13_46_54:/glim/data \
  koide3/glim_ros2:humble_cuda12.2 \
  ros2 run glim_ros glim_rosbag /glim/data --ros-args -p config_path:=/glim/config

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保存方法

rosbagの再生が完了した後、以下の2種類の方法から保存形式を選択できます。

1. ターミナルで Ctrl + C
2. GUIで☓ボタン（ウィンドウの右上にある）

確認

ls glim_docker/outputs

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PLYファイルとして保存

docker run \
  -it \
  --rm \
  --net=host \
  --ipc=host \
  --pid=host \
  --gpus all \
  -e=DISPLAY \
  -e=ROS_DOMAIN_ID \
  -v $(realpath glim_docker/outputs):/tmp/dump \
  -v $(realpath glim_docker/maps):/tmp/dump/map \
  koide3/glim_ros2:humble_cuda12.2 \
  ros2 run glim_ros offline_viewer --map_path=/tmp/dump

File > Save > Export Points > Other Locations > tmp > dump > map > Name: map.ply > OK

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PLYファイルからPCDファイルへの変換

インストール

pip install open3d

変換スクリプト

python3 glim_docker/scripts/convert_pcd.py

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