orb-slam的安装／配置／运行

本人是slam小白，只是近来比较清闲，实习期间又稍有涉猎，希望有所总结，以备后日有需。接下来，首先会介绍如何安装／配置／运行orb-slam。

orb-slam的项目主页：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM 。其实主页上关于orb-slam的安装和配置已经说的很清楚了，大家完全可以参考之并实践之。

本人安装实践平台是ubuntu14.04；ROS版本是ROS indigo版本。

1.orb-slam的依赖库
orb-slam依赖于若干库，需要依次安装，包括：Boost／ROS／OpenCV／g2o／DBoW2，针对这些库的安装将分别进行描述。

1.1 Boost
使用Boost库主要是用来管理多线程的，命令行执行下列语句即可，

sudo apt-get install libboost-all-dev

1.2 ROS
使用ROS主要是用来获取输入图像序列（可以是从摄像头直接获取，或者从已采集好的图像序列文件中获取数据，下面展示的例子属于后者）以及结果可视化。ROS的安装配置可参考链接：http://wiki.ros.org/indigo/Installation/Ubuntu 完成，这里不再赘述。

1.3 OpenCV
这里安装的opencv版本是opencv-2.4.13，安装配置的过程如下：
安装opencv之前需要事先安装一些软件，命令行执行下列命令：

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev  

然后从opencv官网下载opencv2.4.13版本并解压缩，进入解压缩后目录，创建编译文件夹build，并进入该文件夹，

cd opencv-2.4.13
mkdir build
cd build

cmake编译opencv，

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

最后执行make和sudo make install即可完成opencv-2.4.13的安装

1.4 g2o
g2o主要是用来进行优化计算的，编译g2o需要首先安装其他软件，

sudo apt-get install libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev
sudo apt-get install libeigen3-dev

1.5 DBoW2
编译DBoW2不需要其他依赖库，直接进行下一步的编译即可。

2. ORB-SLAM的编译
2.1设置环境变量
从ORB-SLAM的github主页下载ORB-SLAM项目至目录ORB_SLAM下，

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM.git ORB_SLAM

如果ORB-SLAM项目的绝对路径为PATH_TO_PARENT_OF_ORB_SLAM，那么设置环境变量ROS_PACKAGE_PATH为，

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH_TO_PARENT_OF_ORB_SLAM

2.2 编译g2o
进入目录ORB_SLAM/Thirdparty/g2o/，并在命令行中执行命令，

mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make

完成g2o的编译过程。

2.3 编译DBoW2
进入目录ORB_SLAM/Thirdparty/DBoW2/，并在命令行中执行命令，

mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make

完成DBoW2的编译过程。

2.4 编译ORB-SLAM项目
进入目录ORB_SLAM项目根目录，并在命令行中执行命令，

mkdir build
cd build
cmake .. -DROS_BUILD_TYPE=Release
make

特别需要注意的是，如果ROS安装的版本是ROS Indigo，需要将根目录下的manifest.xml文件中的opencv2依赖一行的代码去掉！
完成ORB-SLAM的编译过程。

3. ORB-SLAM的测试
这里，使用测试用例 http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/downloads/Example.bag.tar.gz. 进行测试，下载可得到Example.bag文件。

使用根目录下的launch文件启动程序，ORB_SLAM项目目录下包含两个launch文件：ExampleFuerte.launch和ExampleGroovyOrNewer.launch，对应不同的ROS版本，根据ROS的版本选择不同的launch文件。launch文件是一个脚本文件，包含启动程序的各个步骤。接下来，执行以下命令进行测试，

3.1 打开终端（快捷键ctrl+alt+t），执行命令启动ROS服务

roscore

3.2开启新的终端，进入launch所在目录，执行命令，

roslaunch ExampleGroovyOrNewer.launch

3.3 开启新的终端，进入测试用例Example.bag所在的目录，执行下面的命令，启动后，按s键可以单步查看运行结果。

rosbag play --pause Example.bag

下面左图展示的是相机姿态的可视化结果，右图展示的是对应时刻的追踪特征点可视化结果。