SLAM 算法复现记录： ring

• ring描述子复现

1. 项目基本信息

• 系统：Ubuntu 20.04
• ROS 版本：Noetic
• 项目地址：https://github.com/lus6-Jenny/RING

• 这是我的复现过程记录，并非教程，因此会有一些不必要的操作

2. 本地复现

• 安装11.1.0的CUDA（和之后的mr-slam对应），然后安装对应版本的pytorch
• 在官方网站可以看到对应的命令：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
• 我的显卡驱动为

sd10@sd10-MS-7D76:~$ nvidia-smi
Sat Mar  8 19:05:14 2025       
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.216.03             Driver Version: 535.216.03   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |

3. docker复现

• 拉取镜像：

  docker pull lus6/ring:noetic
  

• 运行

  docker run -itd --gpus all --network host --name ring lus6/ring:noetic
  

• 如果退出后 docker start ring 然后再 docker exec -it ring bash

• 测试：python3 test.py

• 在docker中安装必要的软件：apt update && apt install -y libgl1-mesa-glx x11-apps , 之后测试可以了

4. NCLT Dataset数据集下载

• NCLT Dataset下载直接下载或者官方提供的脚本下载：downloader.py
• 注意要把脚本中的 base_dir = 'http://robots.engin.umich.edu/nclt' 网址改为 https://s3.us-east-2.amazonaws.com/nclt.perl.engin.umich.edu
• 然后按照教程下载即可 python2 ./downloader.py --date="2013-01-10" –all
• 代理要开全局模式

5. 其他命令

• 退出容器exit或者在另一终端停止：docker stop ring # 如果你的容器名是 ring或者直接容器ID
• 在宿主机启用 X11 访问 xhost +local:root
• 使用 -e DISPLAY 和 -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix 运行docker：docker run -itd --gpus all --network host -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix --name ring lus6/ring:noetic
• 挂载宿主机的数据集目录：docker run -it --gpus all --network host -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -v /home/sd10/Downloads/ring/:/home/RING/data --name ring lus6/ring:noetic

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