在Ubuntu16.04（ROS-kinetic）上编译测试ORB-SLAM1和ORB-SLAM2

• 首推一篇不错的文章（文章出自高翔《视觉SLAM十四讲》中的最后一讲）： 史上最全的SLAM学习资料收集 。 里面有近年来各个优秀的开源SLAM方案的项目网址和源码地址。可能高博这本书定稿的时候港科大的VINS-Mono还没有发布，个人觉得这也是一个非常优秀的SLAM方案，是视觉惯导（VO+IMU紧耦合）SLAM的成功案例。

1、前言

网上有很多ORB-SLAM的编译安装教程，我觉得大同小异，差不多都是按照GitHub源码中的README翻译过来的。当然，按照README一步步来做肯定是没有问题的，但是我觉得略微有些繁琐，所以我更喜欢按照自己的方式来。

ORB-SLAM1是依赖于ROS运行的，因为它的主程序中引用了ROS的头文件，必须通过订阅话题来实现图像的输入。其实程序本身相对比较独立，除了订阅一个sensor_msgs::Image类型的话题、发布一个sensor_msgs::Image类型的话题和一个visualization_msgs::Marker类型的话题，里面其他的任何算法跟ROS就没啥关系了。

ORB-SLAM2是不完全依赖ROS的，它有两个编译选项，对应两个脚本文件build.sh和build_ros.sh。编译前者你只能跑一些数据集，当然有能力的改改源码也是可以跑自己的设备的；编译后者则可以利用ROS很方便地接入自己的设备。ORB-SLAM2支持Monocular、Stereo、RGB-D相机，代码结构更加复杂，但条理依然很清晰。

2、我的编译过程

ORB-SLAM官方主页：http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/
ORB-SLAM1源码地址：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM
ORB-SLAM2源码地址：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

编译ORB-SLAM之前需要安装一些必要的依赖库，按照源码中的README操作即可。下面开始在ROS上编译ORB-SLAM1和ORB-SLAM2，步骤与官方教程不一样，在我这里没有问题，但不能保证都适用，注意我的编译环境为Ubuntu16.04（ROS-kinetic）：

• Step1 创建ROS工作空间

$ mkdir -p ~/SLAM/src
$ cd ~/SLAM/src
$ catkin_init_workspace
$ cd ..
$ catkin_make
$ echo "source ~/SLAM/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

• Step2 下载源码

$ cd ~/SLAM/src
$ git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM.git ORB_SLAM1
$ git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

• Step3 修改部分文件内容

虽然我们前面按照README安装了ORB-SLAM所有的依赖库，但编译过程中难免还是会遇到各种各样的问题，接下来根据我在编译过程中遇到过的问题列出以下修改意见：

（1）在ORB_SLAM1文件夹下有个manifest.xml文件，将里面的这一行删掉或注释掉。
（2）打开ORB_SLAM1/src文件夹下的ORBextractor.cc文件，添加两个头文件：

#include 
#include 

修改以上两条的原因是ROS-kinetic版本自带OpenCV3 。

（3）打开ORB_SLAM1/Thirdparty/g2o/g2o/solvers文件夹下的linear_solver_eigen.h文件，找到typedef Eigen::PermutationMatrix PermutationMatrix;，将其改为typedef Eigen::PermutationMatrix PermutationMatrix;，原因是Ubuntu16.04安装的Eigen库与源码自带的g2o库产生了一些不兼容的问题。

（4）打开ORB_SLAM1文件夹下的CMakeLists.txt，在target_link_libraries()中添加两个库文件：

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_filesystem.so

（5）打开ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2文件夹下的CMakeLists.txt，在set(LIBS ...)中同样添加上述的两个库文件。
修改以上两条的原因是编译过程中可能会遇到cmake找不到libboost_system.so和libboost_filesystem.so的情况，也许你不会遇到。当然，上面两个库的路径要根据自己的实际情况进行适当修改，可以通过$ locate libboost_system.so来进行定位。

• Step4 开始编译

（1）编译ORB-SLAM1

$ cd ~/SLAM/src/ORB_SLAM1/Thirdparty/DBoW2/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
$ make

$ cd ~/SLAM/src/ORB_SLAM1/Thirdparty/g2o/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
$ make

$ cd ~/SLAM/src/ORB_SLAM1/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DROS_BUILD_TYPE=Release
$ make

（2）编译ORB-SLAM2

$ cd ~/SLAM/src/ORB_SLAM2/
$ chmod +x build.sh
$ ./build.sh

$ chmod +x build_ros.sh
$ ./build_ros.sh

编译ROS选项的时候均不需要设置ROS_PACKAGE_PATH，因为源码就在ROS的工作空间里。不出意外的话，编译可顺利通过！

3、用ORB-SLAM1跑自己的USB摄像头

第一步：当然是先运行$ roscore啦！

第二步：解压ORBvoc.txt

$ roscd ORB_SLAM1
$ cd Data/
$ tar zxvf ORBvoc.txt.tar.gz

第三步：运行ORB_SLAM节点

$ roscd ORB_SLAM1
$ rosrun ORB_SLAM ORB_SLAM Data/ORBvoc.txt Data/Settings.yaml

这一步一定要在ORB_SLAM的包路径下执行，因为源码main.cc中有这么两句：

// Load Settings and Check
string strSettingsFile = ros::package::getPath("ORB_SLAM")+"/"+argv[2];

// Load ORB Vocabulary
string strVocFile = ros::package::getPath("ORB_SLAM")+"/"+argv[1];

在这一步之前你可能还需要干一件事，那就是修改Data文件夹下的Settings.yaml文件，因为里面有一些相机的内参等重要的参数设置。如果你要使用的相机内参跟它里面原来的参数不一致，是一定要改的！如果你的相机还没有标定，那么方法有很多，可以参考这篇博客：ROS 教程之 vision: 摄像头标定camera calibration，教你如何利用ROS标定相机。

现在你可以查看一下ROS的节点和话题情况，打开一个新的终端，按照下图中的命令依次运行：

显然，ORB_SLAM节点发布了两个话题/ORB_SLAM/Frame和/ORB_SLAM/Map，同时订阅一个话题/camera/image_raw。另外它还发布了一个 tf 变换，在这里暂时用不到，忽略掉。

第四步：运行RViz，订阅ORB_SLAM节点发布的两个话题

$ roscd ORB_SLAM1
$ rosrun rviz rviz -d Data/rviz.rviz

源码里这个rviz的默认配置文件中没有订阅/ORB_SLAM/Frame话题，我们打开rviz后可以手动添加上，然后保存配置，下次再打开就不用手动添加了。

第五步：启动相机节点，发布/camera/image_raw话题

• 方法1 利用usb_cam功能包

如果还没有安装的话，运行命令：

$ sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam

然后随便找个地方新建一个launch文件用来启动usb_cam_node节点，不妨就在ORB_SLAM1文件夹下吧！新建一个文件，叫“usb_cam_node.launch”，然后粘贴以下代码：

  "usb_cam" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" >
    <param name="video_device" value="/dev/video1" />
    <param name="image_width" value="640" />
    <param name="image_height" value="480" />
    <param name="pixel_format" value="yuyv" />
    <param name="camera_frame_id" value="usb_cam" />
    <param name="io_method" value="mmap" />
    from="/usb_cam/image_raw" to="/camera/image_raw" />
  

保存文件，然后运行命令：

$ roscd ORB_SLAM1
$ roslaunch usb_cam_node.launch

• 方法2 编写自己的ROS相机节点

如何编写ROS相机节点，请参考我的这篇博客：用OpenCV编写一个ROS节点发布图像话题。按照上面的步骤编译成功后，新建一个my_nodes.launch文件，粘贴以下代码运行即可：

<launch>
  <node name="cam_node" pkg="my_nodes" type="cam_node" output="screen" >
    <param name="video_device" value="1" />
    <param name="frame_rate" value="30" />
    <remap from="/cam_node/image_raw" to="/camera/image_raw" />
  node>
launch>

OK！当我们的相机节点一开始运行，ORB_SLAM节点就会订阅到/camera/image_raw这个话题，整个SLAM系统就有条不紊地运作起来啦！运行效果应该是这样的：

4、用ORB-SLAM2跑自己的USB摄像头和KINECT(V1) XBOX 360

（1）用USB摄像头跑ORB-SLAM2

有了上面ORB-SLAM1的铺垫，现在跑SLAM2简直是信手拈来，打开三个终端，分别运行以下命令：

$ roscore

$ rosrun ORB_SLAM2 Mono ~/SLAM/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt ~/SLAM/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/Logitech.yaml

$ roslaunch my_nodes my_nodes.launch

这里的Logitech.yaml是我的配置文件。或者更方便的，我们可以写一个launch文件来启动这两个节点（ORB-SLAM1的也可以这样做），代码如下：

<launch> 
  <node pkg="ORB_SLAM2" type="Mono" name="Mono" output="screen"
        args="/home/lbx/SLAM/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt 
         /home/lbx/SLAM/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/Logitech.yaml" /> 

  <include file="$(find my_nodes)/launch/my_nodes.launch" > 
  include> 
launch>

运行launch文件，最后跑出来的效果应该是酱紫的：

（2）ORB-SLAM2跑Kinect V1

之前没怎么玩过Kinect，研究了一通，才知道还有一代与二代之分。
一代版本（Kinect V1）长这样：

二代版本（Kinect V2）长这样：

博主使用的是Kinect V1，这个在网上的资料不是特别多，推荐参考这两篇博客：Ubuntu14.04下 ROS indigo使用kinect 亲测好用，ORB-SLAM2 with Kinect V1。在此基础上，下面我要简单介绍一下Kinect V1的标定过程，因为这两篇博客中都没有提到（参考openni_launch/ Tutorials）。

• Step1: Calibrating the intrinsic parameters of the IR (depth) and RGB cameras

在标定相机内参之前你应该事先准备一个棋盘格，比如我用的是一个11x8x0.03的棋盘格。现在开始标定RGB摄像头，运行以下命令：

$ roslaunch openni_launch openni.launch

$ rosrun camera_calibration cameracalibrator.py image:=/camera/rgb/image_raw camera:=/camera/rgb --size 11x8 --square 0.03

标定的时候要尽量保证它的四个指标都能变绿，这样标定出来的参数会更准确一点。等四个进度条都变绿了，点击“CALIBRATE”开始计算，完了以后点击“COMMIT”，标定参数就自动保存到默认路径了。通常在~/.ros/camera_info/文件夹下，你可以cd到这个文件夹看一下，里面有一个“rgb”开头的.yaml文件，是它没错了。

点击完“COMMIT”你会发现，那个标定节点已经自动退出了，紧接着我们在这个终端运行下条命令，开始标定红外摄像头：

$ rosrun camera_calibration cameracalibrator.py image:=/camera/ir/image_raw camera:=/camera/ir --size 11x8 --square 0.03

注意：标定红外摄像头时一定要遮住Kinect的红外发射器，不然图像会出现散斑！其余操作同上。

• Step2: Calibrating the Kinect depth camera to the built-in RGB camera

这个有点麻烦，改天再写，先把参考网址撂这儿：http://wiki.ros.org/openni_launch/Tutorials/ExtrinsicCalibration。

标定完Kinect相机后，复制一份ORB_SLAM2/Examples/RGB-D文件夹下的TUM1.yaml，重命名为kinect1.yaml，将里面的相机参数改为刚才标定的RGB相机的参数。然后在ORB_SLAM2/文件夹下新建一个kinect_orbslam2.launch文件，复制粘贴以下代码：

<launch> 
  <node pkg="ORB_SLAM2" type="RGBD" name="ORB_SLAM2" output="screen"
        args="/home/lbx/SLAM/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt 
         /home/lbx/SLAM/src/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/kinect1.yaml" /> 

  <include file="$(find openni_launch)/launch/openni.launch"> 
     
    <arg name="depth_registration" value="true" /> 
    <arg name="rgb_processing" value="false" /> 
    <arg name="ir_processing" value="false" /> 
    <arg name="depth_processing" value="false" /> 
    <arg name="depth_registered_processing" value="false" /> 
    <arg name="disparity_processing" value="false" /> 
    <arg name="disparity_registered_processing" value="false" /> 
    <arg name="hw_registered_processing" value="false" /> 
    <arg name="sw_registered_processing" value="false" /> 
  include> 
launch>

运行kinect_orbslam2.launch，应该会出现下图所示的效果：

Kinect带着线走不远，但是感觉效果还是不错的，不需要初始化。

实验室有个ZED相机，本来想试试Stereo，无奈电脑不行，等有条件了再补。好了，先写到这儿吧！ 此致 敬礼

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参考文献

[1] http://wiki.ros.org/openni_launch
[2] https://www.cnblogs.com/zengcv/p/6021512.html
[3] https://blog.csdn.net/wubaobao1993/article/details/53142795