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編譯安裝及執行單目ORBSLAM2在Ubuntu14.04

前言

ORBSLAM2是一個非常適合SLAM入門學習的開源工程。它支援單目、雙目、RGB-D使用,可以計算攝像機的軌跡,並且重建稀疏的3D地圖。

官網有原始碼和配置教程,地址是

1 安裝必要工具

首先,有兩個工具是需要提前安裝的。即cmake和Git

sudo apt-get install cmake

sudo apt-get install git

2 安裝Pangolin,用於視覺化和使用者介面

安裝依賴項:

sudo apt-get install libglew-dev

sudo apt-get install libpython2.7-dev

先轉到一個要儲存Pangolin的路徑下,例如~/Documents,然後

git clonehttps://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

cd Pangolin

mkdir build

cd build

cmake ..

make –j

sudo make install

最低的OpenCV版本為2.4.3,建議採用OpenCV 2.4.11或者OpenCV 3.2.0。從OpenCV官網下載OpenCV2.4.11。然後安裝依賴項:

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install libgtk2.0-dev

sudo apt-get install pkg-config

將下載的OpenCV解壓到自己的指定目錄,然後cd到OpenCV的目錄下。

cd ~/Downloads/opencv-2.4.11

mkdir release

cd release

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make

sudo make install

4 安裝Eigen3

最低要求版本為3.1.0。在http://eigen.tuxfamily.org 下載Eigen3的最新版本,一般是一個壓縮檔案,下載後解壓,然後cd到Eigen3的根目錄下。

mkdir build

cd build

cmake ..

make

sudo make install

5 安裝ORBSLAM2

先轉到自己打算儲存ORBSLAM2工程的路徑,然後執行下列命令

git clonehttps://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

cd ORB_SLAM2

chmod +x build.sh

./build.sh

之後會在lib資料夾下生成libORB_SLAM2.so,並且在Examples資料夾下生成mono_tum,mono_kitti, rgbd_tum,stereo_kitti, mono_euroc 和 stereo_euroc。

6 執行單目SLAM例項

http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下載一個序列,並解壓。轉到ORBSLAM2資料夾下,執行下面的命令。根據下載的視訊序列freiburg1, freiburg2 和 freiburg3將TUMX.yaml分別轉換為TUM1.yaml,TUM2.yaml,TUM3.yaml。將PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER更改為解壓的視訊序列資料夾。

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

例如,我自己的電腦上,該命令變為:

./Examples/Monocular/mono_tumVocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml/home/bill/Downloads/rgbd_dataset_freiburg1_xyz

執行截圖如下:


相關文獻

[Monocular] Raúl Mur-Artal, J. M. M. Montiel and Juan D. Tardós. ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM SystemIEEE Transactions on Robotics, vol. 31, no. 5, pp. 1147-1163, 2015. (2015 IEEE Transactions on Robotics Best Paper Award). PDF.

[Stereo and RGB-D] Raúl Mur-Artal and Juan D. Tardós. ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D CamerasArXiv preprint arXiv:1610.06475 PDF.

[DBoW2 Place Recognizer] Dorian Gálvez-López and Juan D. Tardós. Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image SequencesIEEE Transactions on Robotics, vol. 28, no. 5, pp. 1188-1197, 2012. PDF


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