笔记本 Ubuntu 16.04 单目ORB_SLAM2 + ROS + usb_cam 环境的搭建与实现（地图的构建）
文章目录：
1 系统和摄像头准备
1.1 首先更新apt库
1.2 安装git
1.3 安装cmake
2 安装Eigen
3 安装Pangolin
3.1 安装OpenGL的依赖
3.2 别的一些库
3.3 下载Pangolin
4 安装OpenCV
5 安装BLAS and LAPACK库
6 下载ORB_SLAM2
7 下载数据集（Monocular Examples）
8 测试ORB_SLAM2
9 ROS的安装
10 安装usb_cam驱动
11 接收摄像头消息
12 运行ROS实例
13 单眼增强现实
14 错误总结
14.1 找不到链接目录
14.2 usleep未定义
14.3 OpenCV 编译报错(1)
14.4 OpenCV 编译报错(2)
14.5 执行实例报错
14.6 打开摄像头报错
15 百度云文件地址
最近研究了一个ORB_SLAM2，即时定位与地图构建，跑了一下代码，
在环境的搭建的过程当中遇到了很多的问题，我会在文章的最后记录出来。
git上也有比较详细的实现过程，地址。
此外安装环境等软件的时候，有的是国外的服务器，下载会很慢，我将我用到的一些安装包上传至我的百度云盘。
1 系统和摄像头准备
摄像头没过多要求，我用的是 罗技(Logitech)罗技C 1000e
系统环境Ubuntu16.04，这里不再叙述Ubuntu的安装过程，
双系统或者虚拟机都可以，网上有很多教程。在桌面创建一个文件夹SLAM的文件夹。
1.1 首先更新apt库
sudo apt-get update1.2 安装git
sudo apt-get install git1.3 安装cmake
sudo apt-get install cmake2 安装Eigen
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。
Download and install instructions can be found at: Required at least 3.1.0.
从官网下载，至少3.1以上版本。解压出来进行安装。在Eigen文件夹下
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install3 安装Pangolin
3.1 安装OpenGL的依赖
可以参考这篇文章，文章地址。
3.2 别的一些库
//GLEW：
sudo apt-get install libglew-dev
//Boost：
sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
//Python2/Python3：
sudo apt-get install libpython2.7-dev
//编译基础库
sudo apt-get install build-essential3.3 下载Pangolin
cd SLAM 打开终端
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake -DCPP11_NO_BOOST=1 ..
make -j //make
（建议不要使用make -j，使用make。如果用make -j是使用多处理器编译，可能造成死机）4 安装OpenCV
相关依赖：
a、必须依赖
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev
libavformat-dev libswscale-devb、可选依赖，最好也装上
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev安装OpenCV
从官网下载OpenCV，选择对应的版本，我这里下载的是opencv-3.2.0。
进入OpenCV文件夹，打开终端
mkdir release
cd release
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
//编译安装
make
sudo make install
编译过程很慢，耐心等待吧。
sudo make install 执行完毕后OpenCV编译过程就结束了，接下来就需要配置一些OpenCV的编译环境首先将OpenCV的库添加到路径，从而可以让系统找到。
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf执行此命令后打开的可能是一个空白的文件，不用管，只需要在文件末尾添加
/usr/local/lib
执行如下命令使得刚才的配置路径生效
sudo ldconfig OpenCV安装好了之后，进行测试一下。
找到 安装的文件夹
cd 到 /home/qiuhao/software/opencv-3.2.0/samples/cpp/example_cmake 的目录下
我们可以看到这个目录里官方已经给出了一个cmake的example我们可以拿来测试下
make build
cd build
cmake ..
make
./opencv_example
详尽安装可参考该文章。
5 安装BLAS and LAPACK库
sudo apt-get install libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev6 下载ORB_SLAM2
cd SLAM 打开终端
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh //使其可执行等待编译。=======================================
7 下载数据集（Monocular Examples）
TUM Dataset、KITTI Dataset、EuRoC Dataset 三种数据集
kitti 数据集 比较麻烦，得全部下载，这里选择TUM数据集中的一个。下载地址
也可以试试别的数据集，国外的服务器，数据集下载比较慢，漫长的等待开始。
=================================================================================
下载好了之后，将其解压到SLAM里，接下来进行测试。
8 测试ORB_SLAM2
此时SLAM下有这三个文件夹
cd ORB_SLAM2 打开终端执行以下命令。
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDERTUMX.yaml 中的X要替换掉， 最后一个为数据集的文件夹。
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml ../rgbd_dataset_freiburg1_360/
运行后的效果是：
接下来我们用自己的摄像头来跑SLAM2。
9 ROS的安装
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_39397000/article/details/83753968
10 安装usb_cam驱动
在桌面建创建 catkin_ws/src 文件夹。
在 catkin_ws 目录下，执行命令
catkin_make下面安装 usb_cam
cd catkin_ws／src
git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam usb_cam
cd usb_cam
mkdir build
cd build
cmake ..
make 安装好了后，将以下命令 添加到 home下 的.bashrc 文件(ctrl + h 可取消隐藏) 里
source /home/qiuhao/Desktop/catkin_ws/devel/setup.bashsource ~/.bashrc //之后 source以下安装完ros和usb_cam后，home下 的.bashrc 文件
更改摄像头：在目录 catkin_ws/src/usb_cam/launch 下 。
更改 usb_cam-test.launch 文件夹里的 摄像头序号。
11 接收摄像头消息
将之前编译的SLAM里的文件夹拷贝到 catkin_ws/src 下
将 需要运行的 窗口 改为 摄像头的 窗口：
/usb_cam/image_raw 替换掉 /camera/image_raw
在 .bashrc 最后 添加 以下路径：
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM2/Examples/ROS此时 .bashrc 下 是这样的： 
source ~/.bashrc //之后 source以下重新编译ORB_SLAM2, 在ORB_SLAM2 目录下执行：
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh12 运行ROS实例
首先启动ROS，再打开usb_cam ， 在 catkin_ws/src 打开终端，运行以下命令。
roscore同级目录下，打开另一个终端：
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch在 catkin_ws/src/ORB_SLAM2 目录下 运行ROS实例
rosrun ORB_SLAM2 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml效果如下
试了以下走动的效果，摄像头最好前后移动：
如果过程中发生了别的错误，解决不了的话就重做系统再来几遍吧! @_@
13 单眼增强现实
Running Monocular Augmented Reality Demo
This is a demo of augmented reality where you can use an interface to insert virtual cubes in planar regions of the scene. The node reads images from topic /camera/image_raw.
rosrun ORB_SLAM2 MonoAR PATH_TO_VOCABULARY PATH_TO_SETTINGS_FILErosrun ORB_SLAM2 MonoAR Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml当然这个实例也需要让摄像头发消息，更改 /camera/image_raw。 运行实例效果如图:
14 错误总结
14.1 找不到链接目录
出错原因为：libboost_system.so 与libboost_filesystem.so找不到链接目录 ，可参考文章
查找目录
将libboost_system.so与libboost_filesystem.so等复制到ORB_SLAM2/lib下，并且将ORBSLAM2/Examples/ROS/ORBSLAM2下的Cmakelists.txt中加入库目录，具体为
之后在重新编译。
14.2 usleep未定义
not declared in this scope
usleep(3000);
^
/home/qiuhao/Desktop/SLAM/ORB_SLAM2/src/LocalMapping.cc: In member function ‘void ORB_SLAM2::LocalMapping::Run()’:
/home/qiuhao/Desktop/SLAM/ORB_SLAM2/src/LocalMapping.cc:94:28: error: ‘usleep’ was not declared in this scope
usleep(3000);
^
/home/qiuhao/Desktop/SLAM/ORB_SLAM2/src/LocalMapping.cc:108:20: error: ‘usleep’ was not declared in this scope
usleep(3000);
^
/home/qiuhao/Desktop/SLAM/ORB_SLAM2/src/LocalMapping.cc: In member function ‘void ORB_SLAM2::LocalMapping::RequestReset()’:
/home/qiuhao/Desktop/SLAM/ORB_SLAM2/src/LocalMapping.cc:719:20: error: ‘usleep’ was not declared in this scope
usleep(3000);
解决办法：文章可参考
在以下文件的开头增加头文件
#include
需要增加unistd.h的文件有：
Examples/Monocular/mono_euroc.cc
Examples/Monocular/mono_kitti.cc
Examples/Monocular/mono_tum.cc
Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc
Examples/Stereo/stereo_euroc.cc
Examples/Stereo/stereo_kitti.cc
src/LocalMapping.cc
src/LoopClosing.cc
src/System.cc
src/Tracking.cc
src/Viewer.cc
14.3 OpenCV 编译报错(1)
1、OpenCVError: Unspecified error (The function is not implemented. Rebuildthe library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are onUbuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-runcmake or configure script) in cvShowImage, file/home/lynn/soft/opencv/modules/highgui/src/window.cpp, line293
terminate called after throwing an instance of'cv::Exception'
what(): /home/lynn/soft/opencv/modules/highgui/src/window.cpp:293:error: (-2) The function is not implemented. Rebuild the library withWindows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian,install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configurescript in function cvShowImage
缺少库导致，解决办法：可参考文章
sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev libtiff4-dev libjasper-dev libavformat-dev libswscale-dev libavcodec-dev libjpeg62-dev pkg-config ffmpeg再重新编译OpenCV。
14.4 OpenCV 编译报错(2)
编译OpenCV3.2的时候 缺少ippicv 。
解决办法，可参考文章
下载新的 ippicv 包 替换掉
/home/qiuhao/software/opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e 目录下压缩包。
14.5 执行实例报错
执行
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml ../rgbd_dataset_freiburg1_360/报错
./Examples/Monocular/mono_tum: error while loading shared libraries: libpangolin.so: cannot open shared object file: No such file or directory
======================解决办法============================
首先检查一下 这些库文件还在不
不在的话复制到 usr/lib
之后在ORB_SLAM2目录下，重新编译 ./build.sh 和 ./builc_ros.sh
14.6 打开摄像头报错
ERROR: cannot launch node of type [image_view/image_view]: image_view
ROS path [0]=/opt/ros/kinetic/share/ros
ROS path [1]=/home/qiuhao/Desktop/catkin_ws/src
ROS path [2]=/opt/ros/kinetic/share
ROS path [3]=...........................................................
原因是不能够打开image_view
解决办法，安装一下ros对应版本的image_view 我的是 kinetic
sudo apt-get install ros-indigo-image-view参考文章文章
15 百度云文件地址
程序有的需要下载的东西很慢，我上传至云盘。
链接：https://pan.baidu.com/s/1CP3t1muVz1kzx8ISM7AASg 提取码：gn8e
以上内容主要参考
1、https://blog.csdn.net/u79501/article/details/68942174
2、https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52808650
3、https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/79411767 opencv安装
4、https://blog.csdn.net/mrphd/article/details/79989569