Ubuntu16.04下的ORB SLAM2环境搭建教程

最近因为项目需要配置了ORB SLAM2环境，网上找来的各种教程很多都是不全面的，各种缺失依赖项，痛苦踩坑。现在整理一份详细的环境搭建策略，供大家参考学习，有问题的话欢迎一起讨论交流。

ORB SLAM2整体框架代码下载的官方网址： https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
官方也提供了一些安装教程和策略，不过不太直观，比较粗略。
参考博客：
https://blog.csdn.net/RadiantJeral/article/details/82193370
https://www.cnblogs.com/liu-fa/p/5779206.html

ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案，它能够实现地图重用，回环检测和重新定位的功能。ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化（BA）的方式，这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估。此外，ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式，该模式能够在允许零点漂移的条件下，利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特征点。
官方提供了在KITTI数据集，TUM数据集，以及在EuRoC数据集中单目，双目和RGB-D三种接口的SLAM系统示例，同时也提供了使用ROS节点来处理实时的SLAM示例。

1 、安装必要工具

在开始配置ORB-SLAM2之前，有若干工具是需要提前安装的，即vim、cmake、git、gcc、g++。
安装工具命令行：

sudo apt-get install vim git cmake -y
sudo apt-get install gcc g++ -y
sudo apt-get install git 

-y表示自动安装，不需要每项手动确认输入 Yes

2 、安装与配置ROS Kinetic Kame

ROS官网链接：http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu"optional title here"
可查看ROS Kinetic Kame 安装手册。
ROS Kinetic ONLY supports Wily (Ubuntu 15.10), Xenial (Ubuntu 16.04) and Jessie (Debian 8) for debian packages.

由于实时SLAM需要配合ROS平台使用，建议先安装ROS平台，在ROS工作空间中配置ORB SLAM2。后续再搭建非实时SLAM的工程（不需ROS平台也能运行）会变得非常容易。

2.1 配置Ubuntu软件中心

配置Ubuntu要求允许接受”restricted” “universe” 和 “multiverse”的软件源，一般是系统默认设置，可以在Software & Updates 中查看。

2.2 设置sources.list（软件源）

设置计算机从packages.ros.org接收软件包。
添加ROS官方软件源与设置秘钥，命令行：

sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 0xB01FA116

2.3 安装 ROS Kinetic

首先更新Debian包索引，确保系统软件处于最新版，命令行：

sudo apt-get update

ROS Kinetic 含有多种库和工具，也有很多版本，比如工业版，基础版，高级版，豪华版，至尊豪华…
也可以依据自己的需求进行个性化安装。
我这里安装的是桌面完整版，命令行如下，安装完成后可用后可查看能使用的包：

sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
apt-cache search ros-kinetic

2.4 设置环境

使用apt-get方式在 Ubuntu上安装 ROS，在使用前需要激活/opt/ros/kinetic/目录下的setup.bash文件来添加 ROS 环境变量，命令如下：

source /opt/ros/kinetic/setup.bash

在每次打开一个新的 shell 时，都需要使用上述命令激活setup.bash文件。这样很繁琐。
因此，可以添加 ROS 的环境变量，当打开新的shell时，bash会话中就会自动添加环境变量，命令如下：

echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc #（使环境变量设置立即生效）

上面两句非常非常非常重要，后续如果出现找不到 Package，找不到node的错误，很多情况下都是因为没有添加source。
之后安装几个常用的插件：

sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential -y

2.5 测试 ROS

启动ROS环境，命令行：

roscore

如果显示出started core service [/rosout] ，说明 ROS 已经成功安装并配置。

2.6 创建 ROS 工作空间

现在开始创建ROS工作空间 catkin workspaces，命令行如下：

mkdir -p ~/catkin_ws/src  #在home下新建文件夹catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/
catkin_make #编译工作空间
source devel/setup.bash

Tips. 如果catkin_make执行后报错：
This workspace contains non-catkin packages in it, and catkin cannot build a non-homogeneous workspace without isolation.
可以将catkin_make命令替换为catkin_make_isolated。

3 、安装ORB-SLAM2依赖项

注意，这里所有依赖项的安装与配置皆在~/catkin_ws/src 目录下完成，即ROS工作空间catkin workspaces，便于管理。

3.1 安装Pangolin，用于可视化和用户接口

安装依赖库libglew-dev、libpython2.7-dev、libboost-dev、libboost-thread-dev、libboost-filesystem-dev：

sudo apt-get install libglew-dev libpython2.7-dev libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev -y

进入路径~/catkin_ws/src，下载Pangolin并配置环境，命令行如下：

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin
cd ..
catkin_make
source ~/catkin-ws/devel/setup.bash

编译并安装Pangolin，命令行如下：

cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

3.2 安装OpenCV

安装编译工具与OpenCV依赖包，命令行如下：

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

安装一些可选包，最好全都装上，命令行如下：

sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev -y
sudo apt-get install libgtk2.0-dev -y
sudo apt-get install pkg-config -y

进入目录~/catkin_ws/src，从GitHub下载opencv2.4.13，并将下载的OpenCV解压，命令行如下：

wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/2.4.13.zip
unzip 2.4.13.zip

进入OpenCV的目录，编译安装OpenCV 2.4.13 源码，命令行如下：

cd opencv-2.4.13/
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 
make
sudo make install

接下来配置OpenCV环境变量，将opencv的库加入到路径，从而让系统可以找到：

Tips. 如果直接双击文件进行修改，在没有权限的情况下会报错：
You do not have the permissions necessary to save the file. Please check that you typed the location correctly and try again.
此时需使用sudo gedit命令打开进行编辑。

执行以下命令行：

cd /etc/ld.so.conf.d/
touch opencv.conf  #新建文件opencv.conf
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf #编辑文件内容

在文件末尾加入/usr/local/lib，保存并退出。执行命令行使配置生效：

sudo ldconfig    #使配置生效

继续配置环境变量，编辑.bashrc文件，执行命令行：

sudo gedit /etc/bash.bashrc 

在文件末尾加入PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_PATH，保存并退出。
执行命令行使配置立刻生效：

sudo source /etc/bash.bashrc  #使配置生效

Tips. 该步骤我运行时报错找不到命令，sudo: source: command not found 原因是source是root命令，没有权限，输入以下命令行解决问题：
su #进入root权限，输入密码
source /etc/bash.bashrc
#按键盘的Ctrl+d ，推迟root
sudo updatedb #更新database

下面可以写一个测试代码，验证OpenCV是否已经配置成功。随便找一张图像，放在某路径下，测试代码我这里起名为Rina.cpp：

#include 
#include 
using namespace cv;

int main( )
{
    Mat image;

    #将下面的路径替换为自己的图片路径
    image = imread("/home/rina/catkin_ws/src/Rina.png", 1 );
    if ( !image.data )
    {
        printf("No image data \n");
        return -1;
    }
    namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );
    imshow("Display Image", image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

编译上述代码并运行：

g++ Rina.cpp -o Rina.o  `pkg-config --cflags --libs opencv`  #编辑，生成.o文件
./Rina.o  #运行

如果能够正确实现图像导入显示功能，则证明OpenCV已正确安装并配置。

3.3 安装Eigen3

Eigen3最低要求版本为3.1.0，下载并解压 Eigen3.2.10 到~/catkin_ws/src，命令行如下：

wget https://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.2.10.tar.bz2
tar -xjf 3.2.10.tar.bz2
mv eigen-eigen-b9cd8366d4e8/ eigen-3.2.10   #得到eigen-eigen-b9cd8366d4e8目录，并将其重命名为eigen-3.2.10

编译安装eigen3.2.10，命令行如下：

cd eigen-3.2.10/
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

4 、ORB SLAM2 的安装

从官网下载ORB SLAM2安装包，执行命令行：

cd catkin_ws/src
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
cd ORB_SLAM2

打开build.sh文件,将最后一行编译ORB-SLAM2的make -j改为make -j4，加快其编译速度，并执行build.sh：

sudo gedit build.sh
./build.sh

编译完成后，在ROS工作空间中就成功安装与配置了ORG-SLAM2项目，下一个博客会继续总结官方单目、RGB-D示例分别在C++与ROS平台上运行的具体教程。

Tips. 如果想在C++平台下运行非实时的SLAM工程（不使用ROS平台），则无需在ROS工作空间下进行ORB SLAM2的搭建，可以在任意路径下搭建ORB SLAM2，直接执行如下命令行：
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh
在ROS工作空间中需要使用rosrun运行代码，如果采用C++平台下的运行方式，由于二者配置库不同会导致定位结果精度非常差的现象，吾等新手还是建议仔细按照官方说明https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2进行例程的复现，尤其需要注意C++与ROS的区别。

每天都在努力学习新知识的乔木同学
记于2019.11.01