官网有源代码和配置教程，地址是
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
1 安装必要工具
首先，有两个工具是需要提前安装的。即cmake和Git。
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install git
2 安装Pangolin，用于可视化和用户接口
安装依赖项：
sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install libpython2.7-dev
先转到一个要存储Pangolin的路径下，例如~/Documents，然后
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make –j
sudo make install
3 安装OpenCV
ubuntu16.04下安装opencv3.1.0
参考博文: http://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8480286.html
4 安装Eigen3
最低要求版本为3.1.0。在http://eigen.tuxfamily.org 下载Eigen3的最新版本，一般是一个压缩文件，下载后解压，然后cd到Eigen3的根目录下。
sudo apt-get install libeigen3-dev
Eigen头文件的默认位置在 “usr/include/eigen3”
如果不确定，可以通过以下命令查找
sudo updatedb
locate eigen3
5 安装ORBSLAM2
先转到自己打算存储ORBSLAM2工程的路径，然后执行下列命令
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh
之后会在lib文件夹下生成libORB_SLAM2.so，并且在Examples文件夹下生成mono_tum，mono_kitti， rgbd_tum，stereo_kitti， mono_euroc 和 stereo_euroc。
6 运行单目SLAM实例
在http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载一个序列，并解压。转到ORBSLAM2文件夹下，执行下面的命令。根据下载的视频序列freiburg1， freiburg2 和 freiburg3将TUMX.yaml分别转换为TUM1.yaml，TUM2.yaml，TUM3.yaml。将PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER更改为解压的视频序列文件夹。
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER
例如，我自己的电脑上，该命令变为：
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/zn/rgbd_dataset_freiburg1_desk
每一项的意思如下
Usage: ./mono_tum path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence