视觉slam|高翔博士分享ORBSLAM2_with_pointcloud_map的安装步骤

  1. 下载源码
    git clone https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map.git
  2. 解压 orbslam2_modified.zip
    解压会得到两个文件夹,g2o_with_orbslam2 和 ORB_SLAM2_modified
    需要分别进行编译,编译先安装依赖
  3. 安装Pangolin
    Pangolin是对OpenGL进行封装的轻量级的OpenGL输入/输出和视频显示的库。可以用于3D视觉和3D导航的视觉图,可以输入各种类型的视频、并且可以保留视频和输入数据用于debug
【视觉slam|高翔博士分享ORBSLAM2_with_pointcloud_map的安装步骤】依赖项:
sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev libavdevice-dev sudo apt-get install libdc1394-22-dev libraw1394-dev sudo apt-get install libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libopenexr-dev

源码编译安装:
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git cd Pangolin mkdir build cd build cmake .. cmake --build . sudo make install

  1. 编译g2o
    卸载ros安装的g2o
sudo apt-get remove ros-kinetic-libg2o

安装依赖项
sudo apt-get intall libsuitesparse-dev qtdeclarative5-dev qt5-default libqglviewer-dev

编译安装g2o
cd g2o_with_orbslam2 mkdir build cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make sudo make install

如编译报错,参考下面
ORBSLAM2_with_pointcloud_map安装问题总结:
https://blog.csdn.net/c417469898/article/details/104631814
  1. 重新编译DBoW2
    优秀的回环检测第三方库
cd Thirdparty/DBoW2/ rm -rf build mkdir build cd build cmake .. make

  1. 编译ORB_SLAM2_modified
    sudo gedit CMkaeLists.txt

    find_package(OpenCV 2.4.3 REQUIRED)
    改为:
    find_package(OpenCV REQUIRED)
  2. 运行数据集
    下载Vocabulary中的ORBvoc.txt文件,下载TUM数据集到data文件夹,下载associate.py到Examples的RGB文件夹下。
    Vocabulary :回环检测,词袋模型
    association:深度信息与RGB信息的对应信息
    sequence:此处使用的是数据集,不是数据包bag。
    注意:TUM1.yaml是针对所有freiburg1的测试数据。同理TUM2.yaml是针对freiburg2测试数据。
跑RGBD数据集:
根据rgbd_tum.cc文件中
./rgbd_tum path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence path_to_association

相应运行命令例子:
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml /media/xj/76875b40-4120-4a26-b7de-d984148a8ada/some_data/rgbd_dataset_freiburg1_room Examples/RGB-D/associations/fr1_room.txt

association也可以采用 TUM 提供的 associate.py 脚本:
associate.py
下载后放在 ORB_SLAM2 跟目录下,运行如下命令:
python associate.py Data/rgbd_dataset_freiburg1_desk/rgb.txt Data/rgbd_dataset_freiburg1_desk/depth.txt > Data/rgbd_dataset_freiburg1_desk/associations.txt
  1. 实时运行kinetv2

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