ubuntu14.04配置PL-SLAM並執行
前言
在視覺SLAM中,前端一般分為特徵點法和直接法。
在弱紋理環境中,可靠點特徵的缺乏會降低系統的效能,針對該問題,陸續有學者提出聯合點、線特徵的視覺SLAM系統,從而更加穩定地應用於點特徵缺乏或分佈不均的場景。
論文《PL-SLAM: a Stereo SLAM System through the Combination of Points and Line Segments》便是一項十分傑出的工作,可在https://arxiv.org/abs/1705.09479下載閱讀。
更關鍵的是作者開源了程式碼,大讚,Github地址為https://github.com/rubengooj/pl-slam
本部落格暫不做理論分析,先對開源專案進行實現,這花費了我一天的時間,遇到很多問題,不過最終還是成功了。
配置PL-SLAM
主要參考專案主頁的 README.md。
安裝依賴
OpenCV 3.x.x
It can be easily found at http://opencv.org.
建議安裝OpenCV 3.1.0,否則編譯過程中會出現一些.so檔案的錯誤,推測作者可能用的這個版本。
Eigen3 (tested with 3.2.92)
$ sudo apt-get install libeigen3-dev
Boost
$ sudo apt-get install libboost-dev
g2o - General Graph Optimization
It can be found at:
https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git
這裡在編譯時可能會出現錯誤,將安裝好的g2o
資料夾中的cmake_modules
資料夾複製到~/pl-slam
資料夾中即可。
YAML (tested with 0.5.2)
Installation on Ubuntu:
$ sudo apt-get install libyaml-cpp-dev
stvo-pl
It can be found at:
MRPT
Line Descriptor
We have modified the line_descriptor module from the OpenCV/contrib library (both BSD) which is included in the 3rdparty folder.
這裡不用操作,後面的指令碼build.sh會一併安裝。
但是這裡值得特別注意,一般情況下我們安裝OpenCV就夠用了,但是為了使用line_descriptor
,必須安裝opencv_contrib
,而且最好同時安裝,否則會可能出現一些錯誤。
git clone https://github.com/opencv/opencv/tree/3.1.0
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.1.0
unzip opencv-3.1.0.zip
unzip opencv_contrib.zip
cd ~/opencv-3.1.0
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules/ ..
make -j8 #具體執行緒視電腦效能而定
sudo make install
Configuration and generation
cd ~/pl-slam
./build.sh
如果按照以上步驟操作,這裡應該不會再出現錯誤,如果有,請百度或谷歌。
印象中有一些.so檔案的錯誤,都可百度找到解決方案。
比如:
Linking CXX shared library ../lib/libplslam.so
/usr/bin/ld: can not find -lg2o_ext_csparse
解決方法:
cd /usr/local/lib
sudo ln -sv libg2o_csparse_extension.so libg2o_ext_csparse.so
Usage
Datasets configuration
We employ an environment variable, ${DATASETS_DIR}, pointing the directory that contains our datasets. Each sequence from each dataset must contain in its root folder a file named dataset_params.yaml, that indicates at least the camera model and the subfolders with the left and right images. We provide dataset parameters files for several datasets and cameras with the format xxxx_params.yaml.
關鍵是設定資料集路徑的環境變數,閱讀~/pl-slam/app/plslam-dataset.cpp
可以加深理解。
gedit ~/.bashrc
export DATASETS_DIR=~/KITTI
source ~/.bashrc
在KITTI下載kitti/00
資料,並將其放到~/KITTI
目錄下。
將~/pl-slam/config/dataset_params/kitti00-02.yaml
複製到~/KITTI/kitti/00
,然後將kitti00-02.yaml
改為dataset_params.yaml
.
將~/pl-slam/config/config/config_kitti.yaml
中vocabulary_p
和vocabulary_l
的路徑改為自己的。
SLAM Application
./plslam_dataset kitti/00
最終執行截圖如下
總結
從效果來看,比較驚豔,關鍵是融合點線特徵的詞袋提高了迴環檢測的效果。
視覺化工具只顯示了關鍵幀和軌跡,沒有地圖,如果想在此基礎上開發,還需增加軌跡儲存、地圖儲存和載入等模組。
接下來,會配置ROS版,畢竟不能只停留在跑資料集,要能實時線上的使用。
安裝期間遇到很多問題,記憶有限,不能面面俱到,如有問題,歡迎留言交流。