Ubuntu16.04 运行ORB-SLAM3 跑通过程和效果

Ubuntu16.04 运行ORB-SLAM3 跑通过程和效果

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前言

在之前发布的被视为最流行和经典的基于特征点法的ORB-SLAM2的基础上，作者又继续扩充和改进，提出了可搭载更多种类传感器，且准确性和鲁棒性都更好的ORB-SLAM3，在作者提供的视频中可以看到，即使在较严重的抖动相机和较大幅转弯的情况下，定位仍未丢失，且构建的轨迹也吻合实际情况，这样的效果是很amazing的。

一、准备工作

1.针对跑通过ORB-SLAM2的施主，请移步下一步；
2.针对没有搭建过ORB-SLAM系列环境的施主，你先别走，请继续看：

• Pangolin
  在这里下载和安装
• OpenCV>=3.0
  在这里下载和安装
• Eigen>=3.1.0
  在这里下载和安装
• Python

sudo apt install libpython2.7-dev

• ROS（kinetic版本）
  如果不需要使用ORB-SLAM3的ROS接口的话，可以不安装
• DBoW2和g2o
  源码中已经提供了这两个第三方库，在build的时候会一起编译，所以不需要自己装

二、编译

1.clone到本地

git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3

2.build

cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh

三、运行

1.下载数据集

wget http://robotics.ethz.ch/~asl-datasets/ijrr_euroc_mav_dataset/machine_hall/MH_01_easy/MH_01_easy.zip

解压数据集，在下载到本地的ORB-SLAM2目录下新建一个空的dataset文件夹，并将解压后的文件夹移动到ORB-SLAM2/dataset文件夹下，也就是ORB-SLAM2/dataset/mav0

2.run

开启终端，进入下载到本地的ORB-SLAM2目录下，运行下面的指令就能成功运行。

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml ./dataset ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono

四、结果