Ubuntu20.04配置ORB_SLAM3并简单运行
1.Pangolin v0.6（稳定版）的安装
官方下载地址：
https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin/archive/refs/tags/v0.6.zip
也可以从我的资源中下载：
Pangolin-0.6.zip-Ubuntu文档类资源-CSDN下载
# 安装依赖项
sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install libpng-dev# 配置并编译
cd Pangolin-0.6
mkdir build && cd build
cmake -DCPP11_NO_BOOST=1 ..
make -j
sudo make install# 验证
cd ..
cd examples/HelloPangolin
mkdir build && cd build
cmake ..
make
./HelloPangolin若安装成功，则会出现以下图片：
2.安装opencv-3.4.5
这里给出官方的地址
https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.5.zip
将文件解压到某个位置，在该文件下打开终端
# 安装依赖项
sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev
sudo apt install libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module # 配置并编译
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -4j
sudo make install#添加库路径
sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
#更新系统库
sudo ldconfig#配置bash
sudo gedit /etc/bash.bashrc在末端添加以下代码：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH #保存，执行如下命令使得配置生效：
source /etc/bash.bashrc
sudo apt-get install mlocate
#更新
sudo updatedb #opencv版本检测
pkg-config --modversion opencv
若安装成功则会显示你安装的版本，例如我安装的3.4.5版本
3.编译安装ORB_SLAM3
首先，修改一下文件
在报错的文件里，如KannalaBrandt8.cpp，LocalMapping.h
在include之后加上如下代码
namespace cv
{
template static inline
Matx<_Tp, m, n> operator / (const Matx<_Tp, m, n> &a, float alpha)
{
return Matx<_Tp, m, n>(a, 1.f / alpha, Matx_ScaleOp());
}
} 添加后：
开始编译，进入ORB_SLAM3的文件夹
cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh若仍然有报错，可尝试单线程编译，即在ORB_SLAM3的终端下依次输入命令行：
echo "Configuring and building Thirdparty/DBoW2 ..."
cd Thirdparty/DBoW2
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j
cd ../../g2o
echo "Configuring and building Thirdparty/g2o ..."
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j
cd ../../../
echo "Uncompress vocabulary ..."
cd Vocabulary
tar -xf ORBvoc.txt.tar.gz
cd ..
echo "Configuring and building ORB_SLAM3 ..."
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j编译成功后：
4.运行数据集验证
下载数据集：
kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasets
要下载ASL格式的
在主文件夹下新建一个名为 SLAM_dates 的文件夹，并把所有数据集压缩包放入，并进行解压。
打开ORB_SLAM3所在的文件夹
建立一个名为 datasets 的文件夹，并进入，进入后打开终端
按Ctrl+L可查看数据文件夹当前路径，建立软连接
ln -s /home/leon/SLAM_dates SLAM_dates
这里的 leon 要改成你的用户名，完成得：
在ORB_SLAM3中的Examples文件夹下打开终端，输入
./Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc ../Vocabulary/ORBvoc.txt ./Monocular-Inertial/EuRoC.yaml ../datasets/SLAM_dates/MH_01_easy ./Monocular-Inertial/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_monoi即可运行 MH_01_easy 数据集
运行其他ASL格式的数据集，只需修改命令行中的 MH_01_easy 、 MH01.txt 和 MH01_monoi
5.ROS接口的编译（前提是完成了ROS Noetic的安装）
环境变量添加
gedit ~/.bashrc添加一行
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/leon/catkin_ws_orbslam3/src/ORB_SLAM3/Examples/ROS这里的 /home/leon/catkin_ws_orbslam3/src 需要换成你自己放ORB_SLAM3的路径
ROS接口编译
# 执行build_ros.sh 脚本
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh若会报错则进行单线程编译，即在ORB_SLAM3的终端下依次输入命令行
echo "Building ROS nodes"
cd Examples/ROS/ORB_SLAM3
mkdir build
cd build
cmake .. -DROS_BUILD_TYPE=Release
make -j若无报错，则编译成功
