Ubuntu18.04编译、运行ORB_SLAM3
说明：本文将自己编译、运行ORB_SLAM3的经过记录如下，以及一些注意事项，默认大家的电脑已经配置好ROS 环境，本人的电脑系统为Ubuntu18.04。
一、编译ORB_SLAM3
1、克隆到本地：
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3
并将包放在自己想放的目录下，本人放在ROS工作空间下，具体路径为：
/home/zhupengfei/catkin_ws/src/ORB_SLAM3_Master
本人在测试的过程中发现，原作者的程序包里缺少文件，会导致后面编译时找不到euroc_examples.sh这个文件，因此建议大家还源，可以使用下面这一个：
https://github.com/yuantao15/ORB_SLAM3.git
https://github.com/yuantao15/ORB_SLAM3.git2. 修改build.sh文件
将所有的make -j改为make -j4（避免make -j调用所有的核心，导致电脑直接卡死）
~/catkin_ws/src/ORB_SLAM3_Master
gedit build.sh更改后如下图所示：
3、修改OpenCV的版本
首先查看自己电脑安装的OpenCV版本，使用如下命令查看：
pkg-config --modversion opencv
然后根据自己查到的版本进行修改，修改方式为打开ORB_SLAM3_Master文件夹下面的CMakeLists.txt文件，将里面的OpenCV版本版本号改为自己的：
4、编译运行
chmod +x build.sh
./build.sh二、非ROS环境下测试ORB_SLAM3
1、下载测试数据集，本文采用Euroc数据集，地址为：kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasets
https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets点击Downloads，跳转到数据集的位置：
我们发现数据集有两种格式，第一种为ROS bag，第二种为ASL Dataset Format，由于后面我们还要测试ROS环境的效果，因此我们下载两种格式的数据集，这里选择的是Machine Hall 02，新建Datasets文件夹。将两个数据集放入其中，解压后改名为MH02
2、修改/home/zhupengfei/catkin_ws/src/ORB_SLAM3_Master/euroc_examples.sh文件 
将文件内容第二行的 pathDatasetEuroc路径改称自己的数据集路径，我这里修改的结果如上图所示，想要运行数据集时，按照下方的案例修改路径即可
3、运行数据集
在/home/zhupengfei/catkin_ws/src/ORB_SLAM3_Master下启动终端，复制euroc_examples.sh的第二个案例，将“pathDatasetEuroc”替换为数据集的位置
运行结果如下：
运行不同数据集，单双目时只需要按照 euroc_examples.sh中的案例进行路径更改即可。
三、ROS环境下运行
ROS工作空间的创建和初始化不再介绍，注意一点，为了不用每次启动一个新的终端都更新一下环境变量，可以执行下面的命令
sudo gedit ~/.bashrc然后将 source ~/catkin_ws/devel/setup.bash这句话添加在最后一行即可。
1、打开终端，使用如下命令打开终端配置文件 .bashrc 。
sudo gedit ~/.bashrc
2、将源码中的 Examples/ROS/ORB_SLAM3 路径添加到ROS_PACKAGE_PATH环境变量中，即在“~/.bashrc”的最后一行加入以下代码（注意修改自己的路径名），注意关闭文件前保存更改。
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/yourname/catkin_ws/src/ORB_SLAM3/Examples/ROS
3、将重新编辑的终端配置文件.bashrc保存一下（更新bashrc）。
source ~/.bashrc4、查看环境变量是否配置成功：
echo ${ROS_PACKAGE_PATH}输出结果应该为：
/opt/ros/melodic/share:/home/yourname/catkin_ws/src/ORB_SLAM3/Examples/ROS5、编译运行build_ros.sh
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh四、数据集的下载与测试
1、数据集下载
选用Euroc数据集，网址如下：
kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasetshttps://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets#downloads由于要在ROS环境下运行，选择ROS bag的link链接进行下载，并将.bag文件放到自己的数据集目录下，这里我下载的是Machine Hall 02数据包。
rosbag数据包的作用：在 ROS 模式下，需要从 rosbag 里面发布数据；
2、ros topic的匹配
在运行时，一个关键的设置是将 slam node 接收的 ros topic 和 rosbag 发布的 ros topic 匹配起来，也就是收、发双方的 ros topic 名字必须相同。
首先查看rosbag包里包含的topic:（注意用自己的数据包的名字）
rosbag info XXX.bag
3、设置topic的方法：
（1）在运行 slam node 时设置，格式为：
rosrun original_topic:=new_topic
（2）在 play rosbag 的时候设置，格式为：
rosbag play original_topic:=new_topic
（3）我采用的是直接更改源文件的方式（推荐），以下步骤也是基于本步骤进行的 ，首先根据运行单双目数据集，到/home/zhupengfei/catkin_ws/src/ORB_SLAM3_Master/Examples/ROS/ORB_SLAM3/src路径下找到对应的.cc文件
例如，我运行的单目测试，则打开ros_mono.cc文件 ，根据rosbag里面的话题进行修改，这里修改为“/cam0/image_raw”，修改为“/cam1/image_raw”也行，这里cam0代表左目，cam1代表右目
4、重新编译
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh
5、编译运行
（1）启动一个终端，启动roscore
roscore
（2）新启动一个终端，运行ORB-SLAM3 package中的Mono节点，路径改成自己的：
rosrun ORB_SLAM3 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/EuRoC.yaml
Mono后需要跟两个参数，第一个是ORB vocabulary，第二个xxx.yaml需要填数据集的相机参数文件，下载的源码里Examples/Monocular/路径下有。
建议修改为：（具体到自己的路径）
rosrun ORB_SLAM3 Mono /home/zhupengfei/catkin_ws/src/ORB_SLAM3_Master/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/zhupengfei/catkin_ws/src/ORB_SLAM3_Master/Examples/Monocular/EuRoC.yaml （3）新启动一个终端，运行bag
rosbag play /home/zhupengfei/catkin_ws/src/Datasets/Euroc/MH02.bagrosbag play后面的参数为
结果如下：
