ORB-SLAM2安装与运行
ORB-SLAM2安装与运行
ORB-SLAM2运行环境
ORB-SLAM2的项目地址为https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
作者给出的运行环境为
- Ubuntu 12.04, 14.04 and 16.04
- C++11 or C++0x Compiler 一般系统自带
- Pangolin
- OpenCV2.4.3 opencv3.2
- Eigen3
- DBoW2 and g2o (Included in Thirdparty folder)
- ROS (optional)
具体的大家可以自行查看github主页，安装完以上环境后即可运行，本教程采用的版本为
ubuntu 18.04
opencv 3.4.5
eigen 3.3.7
亲测可用，在安装以上软件之前，还得先安装一部分其他工具
安装基本工具
安装vim cmake git gcc g++
sudo apt-get install vim cmake git gcc g++
安装pangolin
以下安装过程来自于其项目地址下的readme.md文件说明
- 安装依赖
sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
sudo apt-get install libpython2.7-dev
- 安装pangolin
git clone <https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git>
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake -DCPP11_NO_BOOSR=1 ..
make -j
sudo make install
如果国内访问速度过慢，可将以上仓库克隆至gitee,将第一步替换为
git clone
安装opencv3.4.5
- 安装依赖
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev
sudo apt-get install libtiff5-dev libswscale-dev libjasper-dev
对于ubuntu16.04而言，以上操作不会有问题，18.04的同学在安装libtiff4-dev和libjasper-dev时会出现问题，命令改为
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev
sudo apt-get install libtiff5-dev libswscale-dev
sudo add-apt-repository "deb xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
- 安装opencv
采用源码安装方式，自行到opencv官网上下载3.4.5的源码
下载后解压，解压后进入目录下，建立build文件夹
cd opencd-3.4.5
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
- 配置环境变量
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
在打开的空白文件中添加以下字段
/usr/local/lib
保存退出后执行命令
sudo ldconfig
- 配置.bashrc
sudo vim /etc/bash.bashrc
在打开的文件末尾添加以下字段
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
保存退出后执行
source /etc/bash.bashrc
sudo updatedb
- 测试opencv
cd opencv-3.4.5/samples/cpp/example_cmake
cmake .
make
./opencv_example
成功将打开你的摄像头，并在视频界面显示hello opencv字样
安装Eigen3
源码安装
自行搜索下载eigen-3.3.7
解压文件，进入目录下，建立build文件
cd eigen-3.3.7
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make install
eige是一个由头文件组成的库，头文件路径为
/usr/local/include/eigen3/
当然直接命令行安装也是可以的，请自行搜索
安装与运行ORB-SLAM2
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh
同理若是访问速度过慢，可以使用gitee
git clone https://gitee.com/ninedayhx/ORB_SLAM2
编译中，若出现错误，则在System.h中，添加头文件
#include
编译完成后运行
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Data/rgbd_dataset_freburg1_desk
成功运行将先加载字典，然后显示跟踪的画面以及建图
其中最后一个参数为数据集的参数，具体可选用TUM、KITTI等数据集，orb-slam源码中并没有供数据集，需要大家自行下载，下载后解压，最后一个参数为数据集的绝对路径，可以不像我一样把数据集解压放在源码下，只要是数据集的绝对路径即可，我是在源码下新建了一个Data文件夹，并将数据集放在Data文件夹下，注意最后一个斜杠不可加入.
错误示例如下
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Data/rgbd_dataset_freburg1_desk/
数据集下载地址https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download
其实ORB-slam的作者关于如何运行，在他的github主页下写的非常详细，这篇文章也基本上是他主页的翻译，遇到不同的问题，可自行查看他的主页或者是问问google
下一篇将说明如何将orb-slam2在自己的摄像头上运行，而不是数据集上。如果觉得有价值，请关注我，本教程持续更新
如果觉得这篇文章很好，给你提供了帮助，请给我点一个赞吧
