Crédit d'image | Image credit: ASC-CSA
Description brève : Ce tutoriel aide les utilisateurs à utiliser les données ouvertes du terrain d'émulation planétaire canadienne pour créer une carte 3D en Python.
Cartographie 3D du terrain d'émulation planétaire canadienne - Tutoriel est un tutoriel Jupyter Notebook qui guide les utilisateurs à travers l'utilisation des données ouvertes du terrain d'émulation planétaire canadienne pour créer une carte 3D en Python. Il couvre :
- Accès aux données ouvertes du terrain d'émulation planétaire
- Traitement des scans laser avec la bibliothèque open3d
- Création de cartes 3D interactives
- Analyse et visualisation des données de terrain
Les données se composent de 102 scans laser obtenus à l'aide d'un MobileRobots Pioneer P2AT modifié. Plus d'informations sur les données peuvent être trouvées via ce lien : https://donnees-data.asc-csa.gc.ca/en/dataset/65376529-3z6l-6u7e-732sbzy824wa25
Ce tutoriel est fourni à des fins pédagogiques et expérimentales.
- Python 3.8 ou plus récent
- Jupyter Notebook ou Jupyter Lab
- Connexion Internet (pour le téléchargement des données)
- Bibliothèque open3d pour le traitement 3D
- 📦 Cloner le dépôt
git clone https://github.com/asc-csa/Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial.git cd Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial
- 🐍 Créer un environnement
# Avec virtualenv python -m venv env source env/bin/activate # Ou avec conda conda create -n terrain_env python=3.8 conda activate terrain_env
- 📥 Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt
- 🚀 Lancer le tutoriel
jupyter notebook terrain_mapping_tutorial.ipynb
Remarque : Assurez-vous que la bibliothèque open3d est correctement installée pour le traitement 3D.
- Accès aux données : Télécharger et prétraiter les données de scans laser du terrain d'émulation planétaire
- Traitement 3D : Utiliser la bibliothèque open3d pour manipuler les nuages de points
- Cartographie : Créer des cartes 3D interactives du terrain
- Visualisation : Analyser et visualiser les données de terrain en temps réel
Ce projet est sous une licence MIT modifiée – voir le fichier LICENSE pour plus de détails.
Brief description: This tutorial helps users use the open data of the Canadian Planetary Emulation terrain to create a 3D map in Python.
Canadian Planetary Emulation Terrain 3D Mapping Tutorial is a Jupyter Notebook tutorial that guides users through using the open data of the Canadian Planetary Emulation terrain to create a 3D map in Python. It covers:
- Accessing open data from the Canadian Planetary Emulation terrain
- Processing laser scans using the open3d library
- Creating interactive 3D maps
- Analyzing and visualizing terrain data
The data consists of 102 laser scans obtained using a modified MobileRobots Pioneer P2AT. More information about the data can be found via this link: https://donnees-data.asc-csa.gc.ca/en/dataset/65376529-3z6l-6u7e-732sbzy824wa25
This tutorial is provided for educational and experimental purposes.
- Python 3.8 or newer
- Jupyter Notebook or Jupyter Lab
- Internet connection (for data download)
- Open3d library for 3D processing
- 📦 Clone the repo
git clone https://github.com/asc-csa/Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial.git cd Canadian-Planetary-Emulation-Terrain-3D-Mapping-Tutorial
- 🐍 Create environment
# Using virtualenv python -m venv env source env/bin/activate # Or using conda conda create -n terrain_env python=3.8 conda activate terrain_env
- 📥 Install dependencies
pip install -r requirements.txt
- 🚀 Run the tutorial
jupyter notebook terrain_mapping_tutorial.ipynb
Note: Ensure that the open3d library is properly installed for 3D processing.
- Data Access: Download and preprocess laser scan data from the Canadian Planetary Emulation terrain
- 3D Processing: Use the open3d library to manipulate point clouds
- Mapping: Create interactive 3D maps of the terrain
- Visualization: Analyze and visualize terrain data in real-time
This project is licensed under a modified MIT license - see the LICENSE file for details.