Ubuntu 16.04 & Kinect V2 & installLibfreenect2 的安装
目录
- 一、使用Kinect传感器查看3D环境中的对象。
- 1.1 针对于Kinect V1的安装功能包和驱动。
- 1.2 针对于Kinect V2的驱动安装与相关功能包安装
- 1.2.1 CUDA安装
- 1.2.2 OpenCV的安装（经测试可不安装）
- 1.2.3 libfreenect2的安装
- 1.3 发送和查看kinect数据
系统环境：ubuntu 16.04
NVIDIA显卡版本：Geforce T705
NVIDIA显卡驱动：390.87
CUDA：8.0
cudnn版本:V5.1.10
OpenCV版本：2.4.9（注意：要调用iai_kinect里面的kinect2_bridge函数必须用2.4.x的OpenCV版本，修正：后来发现不安装OpenCV也没有问题）
gcc g++版本：5.4.0
很好的一篇参考：ROS下Kinect2的驱动安装及简单应用
一、使用Kinect传感器查看3D环境中的对象。
需要注意的是Kinect V1 与 Kinect V2的驱动和功能包是不一样的。
1.1 针对于Kinect V1的安装功能包和驱动。
sudo apt-get install ros-kinetic-openni-camera ros-kinetic-openni-launch
sudo apt-get install ros-kinetic-freenect-camera
sudo apt-get install ros-kinetic-freenect-stack
rosstack profile && rospack profile
//openni
//libfreenect for kinect
sudo apt-get install libfreenect-dev
sudo apt-get install ros-kinetic-freenect-launch
sudo apt-get install ros-kinetic-depthimage-to-laserscan
//openni
//Installing dependencies:
sudo apt-get install g++ python libusb-1.0-0-dev freeglut3-dev
sudo apt-get install doxygen graphviz mono-complete
sudo apt-get install openjdk-9-jdk
//Intalling OpenNI:
git clone https://github.com/OpenNI/OpenNI.git
cd OpenNI
git checkout Unstable-1.5.4.0
cd Platform/Linux/CreateRedist
sudo chmod +x RedistMaker
./RedistMaker
cd ../Redist/OpenNI-Bin-Dev-Linux-[1.5.4.0]
sudo ./install.sh
//install Kinect driver
git clone git://github.com/ph4m/SensorKinect.git
cd SensorKinect/Platform/Linux/CreateRedist
sudo chmod +x RedistMaker
./RedistMaker
cd ../Redist/Sensor-Bin-Linux-x64-v*
sudo ./install.sh
安装完成后，插入Kinect传感器，运行节点就能使用Kinect。
启动roscore后，在另外一个终端运行如下命令：
rosrun openni_camera openni_node
roslaunch openni_launch openni.launch
roslaunch freenect_launch freenect.launch
1.2 针对于Kinect V2的驱动安装与相关功能包安装
1.2.1 CUDA安装
先使用以下命令查看电脑适合的NVIDIA驱动，得知可安装比较稳定的NVIDIA 390.87驱动（虽然上面显示最新的是4xx之后了，但是安装总不成功，最后试了390.87能安装成功）：
sudo apt-cache search nvidia-*
先禁用系统自带的驱动,把nouveau驱动加入黑名单，即在/etc/modprobe.d/blacklist.conf的后面加入：
blacklist nouveau
2）备份initramfs文件
sudo mv /boot/initramfs- ( u n a m e − r ) . i m g / b o o t / i n i t r a m f s − (uname -r).img /boot/initramfs- (uname−r).img/boot/initramfs−(uname -r).img.bat
3)重新建立initramfs文件
sudo dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
4)检查nouveau驱动，确保没有被加载
lsmod | grep nouveau
在官网下载驱动安装的方法总失败，遂弃之。
到官网下载了最新的驱动，ctrl+alt+F1，进入命令模式，使用runfile的方式安装驱动，除了一个什么“”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”什么的，选择 了No，其他全都选了y(最后一个选项是要在实时系统内核中使用Nvidia驱动)：
安装Nvidia驱动：
sudo apt-get install nvidia-390
安装完后记得要重启，输入以下代码才能看到有输出，不然会报找不到nvidia的错误：
nvidia-smi
nvidia驱动最难安装，安装好了nvidia驱动之后，到cuda官网选择下载驱动能兼容的cuda，接下来倒是非常顺利。
安装CUDA 8.0 run文件，在问到是否安装nvidia驱动时选择no，因为前面已经装好了，其他都是yes，问到安装路径时不填（安装到默认路径）就好了，把下载好的cudnn5.1解压，首先打开里面的include文件夹，打开终端输入：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cd ~/cuda/lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
安装完cudnn后，需要修改链接：
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so
设置环境变量，记得把代码里面的8.0改成你自己的cuda版本号：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
1.2.2 OpenCV的安装（经测试可不安装）
先安装OpenCV
安装的时候出现问题：
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_11' CMake Error at cuda_compile_generated_matrix_operations.cu.o.cmake:206 (message): Error generating /home/smie/Documents/opencv2.4.11/build/modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/__/dynamicuda/src/cuda/./cuda_compile_gene rated_matrix_operations.cu.o make[2]: *** [modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/__/dynamicuda/src/cuda/./cuda_compile_generated_matrix_operations.cu.o] Error 1 make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all] Error 2 make[1]: ***
以上的报错是由于要在camke的过程中选择适合的CUDA的计算能力，我的电脑显卡Geforce T705，是3.5的计算能力，根据在Wikipedia上查找到的信息，对应的CUDA_GENERATION版本是Kepler。
因此在Cmake安装OpenCV时使用以下命令可解决：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_TIFF=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D CUDA_GENERATION=Kepler -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_OPENNI=ON -D WITH_OPENGL=ON ..
make的时候有报__mempcpy__错误，将CmakeLists文件开头增加一句命令就好：
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -D_FORCE_INLINES")
然后再用以下命令重新配置：
cmake-gui
点击configure与generation
然后输入以下命令就可以了。
make
sudo make install
OpenCV安装依旧报错：
errors detected in the compilation of "/tmp/tmpxft_000038a5_00000000-10_NCVPyramid.compute_35.cpp1.ii".
CMake Error at cuda_compile_generated_NCVPyramid.cu.o.cmake:266 (message):
Error generating file
/media/xiong/9971bab0-8b7b-433e-9d2a-d6344dc82aac/opencv-2.4.9/build/modules/gpu/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/nvidia/core/./cuda_compile_generated_NCVPyramid.cu.o
修改NCVPixelOperations.hpp文件即可。
1.2.3 libfreenect2的安装
在youtube上看到了一种方法，首先在
installLibfreenect2.sh下载网址上下载包，按照里面教程来装就没有问题。解压至home文件夹下，打开终端输入如下指令：
sh installLibfreenect2.sh
最后使用以下命令为kinect2配置接口协议，安装成功：
sudo cp ../platform/linux/udev/90-kinect2.rules /etc/udev/rules.d/#配置接口协议，注意运行目录为上一层的目录
1.3 发送和查看kinect数据
进入bin文件夹下，运行如下命令：
./Protonect
出来如下图片，成功！
参考文章：
1 ROS 安装kinect驱动+测试
2 使用PCL点云库在kinect v2设备上运行pcl_openni2_viewer时解决no device connected问题
3 安装kinect v1驱动和kinect v2驱动，适合新手入门
4 Ubuntu 14.04中升级gcc到版本4.9.2并切换使用它们
5 Ubuntu 16.04安装 CUDA7.5
6 Ubuntu 16.04 + Nvidia 显卡驱动 + Cuda 8.0 （问题总结 + 解决方案）
7 Ubuntu16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程
8 ubuntu下安装nvidia显卡驱动
9 编译opencv 2.4.13error:1 /usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope
10 Unsupported gpu architecture 'compute_11’解决方法
11 github libfreenect2安装
12 For Kinect V2
13 OpenKinect
14 PCL点云库安装