博客

（7）安装


BLAS and LAPACK库





sudo apt-get install libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev

ROS (optional)

3.安装


ORB_SLAM


：

（1）下载代码

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

（2）编译：我们提供一个脚本build.sh建立第三方库和orb-slam2。请确保您已安装所有所需的依赖项

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

• 

ORB-


  其实build.sh就是前面第三方库的编译+ORB_SLAM2的编译，以后可以自己写一个 类似的终端命令脚本，就不需要每次编译都手敲一遍。如果发现编译出错，尽量从github或者官网上面git clone源码,里面有很多issus可供参考
  

SLAM2最后编译遇到的问题



1）强制类型转换问题

错误信息：

/home/melanie/tools/eigen/Eigen/src/Core/AssignEvaluator.h:817:3: error: static assertion failed: YOU_MIXED_DIFFERENT_NUMERIC_TYPES__YOU_NEED_TO_USE_THE_CAST_METHOD_OF_MATRIXBASE_TO_CAST_NUMERIC_TYPES_EXPLICITLY EIGEN_CHECK_BINARY_COMPATIBILIY(Func,typename ActualDstTypeCleaned::Scalar,typename Src::Scalar); ^CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/build.make:350: recipe for target ‘CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/src/Optimizer.cc.o’ failedmake[2]: *** [CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/src/Optimizer.cc.o] Error 1CMakeFiles/Makefile2:178: recipe for target ‘CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/all’ failedmake[1]: *** [CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/all] Error 2Makefile:83: recipe for target ‘all’ failedmake: *** [all] Error 2

解决方案：

打开Thirdparty/g2o/g2o/solvers/linear_solver_eigen.h，将以下代码

template <typename MatrixType>

class LinearSolverEigen: public LinearSolver<MatrixType>

{ public: typedef Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::ColMajor> SparseMatrix;

typedef Eigen::Triplet<double> Triplet;

typedef Eigen::PermutationMatrix<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, SparseMatrix::Index> PermutationMatrix;

修改为：

template <typename MatrixType>

class LinearSolverEigen: public LinearSolver<MatrixType>

{ public:

typedef Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::ColMajor> SparseMatrix;

typedef Eigen::Triplet<double> Triplet;

typedef Eigen::PermutationMatrix<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, int> PermutationMatrix;

2）usleep未定义：

错误信息：

/home/melanie/source/SmartCar/ORM_SLAM2/ORB_SLAM2/src/Viewer.cc:159:28:

error: ‘usleep’ was not declared in this scope usleep(3000);

^CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/build.make:494: recipe for target

‘CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/src/Viewer.cc.o’ failedmake[2]:

*** [CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/src/Viewer.cc.o]

Error 1CMakeFiles/Makefile2:178: recipe for target ‘CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/all’ failedmake[1]: *** [CMakeFiles/ORB_SLAM2.dir/all]

Error 2Makefile:83: recipe for target ‘all’ failed

make: *** [all] Error 2

解决方案：

在source文件的开头增加include#include <unistd.h>

需要增加unistd.h的文件有：

Examples/Monocular/mono_euroc.cc
Examples/Monocular/mono_kitti.cc
Examples/Monocular/mono_tum.cc
Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc
Examples/Stereo/stereo_euroc.cc
Examples/Stereo/stereo_kitti.cc
src/LocalMapping.cc
src/LoopClosing.cc
src/System.cc
src/Tracking.cc
src/Viewer.cc

4.

测试

ORB_SLAM2

（1）


官网


下载测试数据集

下载内存较大,最好用硬盘下好

Monocular 实例

TUM 数据集

1. 下载并解压
   
   Computer Vision Group – Dataset Download
   
2. 把 TUMX.yaml 分别改名为 TUM1.yaml,TUM2.yaml or TUM3.yaml 只考虑freiburg1, freiburg2 and freiburg3个系列. 然后把路径PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER换成解压路径。

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

KITTI 数据

1. 下载数据集
   
   The KITTI Vision Benchmark Suite
   
2. 对于sequence 0 to 2, 3, and 4 to 12 分别把 KITTIX.yaml 改成KITTI00-02.yaml, KITTI03.yaml or KITTI04-12.yaml ，然后把路径改成解压路径，然后把 SEQUENCE_NUMBER 改成 00, 01, 02,.., 11.

   ./Examples/Monocular/mono_kitti Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/KITTIX.yaml PATH_TO_DATASET_FOLDER/dataset/sequences/SEQUENCE_NUMBER

Stereo 实例

KITTI 数据集

1. 下载数据集
   
   The KITTI Vision Benchmark Suite
   
2. 对于sequence 0 to 2, 3, and 4 to 12 分别把 KITTIX.yaml 改成KITTI00-02.yaml, KITTI03.yaml or KITTI04-12.yaml ，然后把路径改成解压路径，然后把 SEQUENCE_NUMBER 改成 00, 01, 02,.., 11.

   ./Examples/Stereo/stereo_kitti Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo/KITTIX.yaml PATH_TO_DATASET_FOLDER/dataset/sequences/SEQUENCE_NUMBER

RGB-D 实例

TUM 数据集

1. 从
   
   Computer Vision Group – Dataset Download
   
   下载一个系列，并解压。
2. 通过执行python associate.py生成自己的associations 文件，然后把路径加上 PATH_TO_SEQUENCE/rgb.txt PATH_TO_SEQUENCE/depth.txt > associations.txt
3. 分别把reiburg1, freiburg2 ，freiburg3的TUMX.yaml 改成 TUM1.yaml,TUM2.yaml or TUM3.yaml，把路径 PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改成解压的sequence目录. 把 ASSOCIATIONS_FILE改成对应的associations文件目录

   ./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER ASSOCIATIONS_FILE

ROS 实例

处理你自己的实例

你需要创建一个配置文件来校正你的摄像机。可以参照我们为TUM 和 KITTI 数据集提供的例子在monocular, stereo and RGB-D cameras情况下. 我们使用OpenCV的摄像机校正模型。 .

SLAM 和 Localization 模式

你可以使用GUI在SLAM 和 Localization 模式下自由切换

SLAM 模式

这是默认模式. 此模式下，系统有三个线程并行工作: Tracking, Local Mapping and Loop Closing. 系统不断定位相机，构建新的地图然后试图闭合环形路径。

Localization 模式

当你有一个比较好的地图的时候，你可以使用此模式。在这种模式下，局部地图构建以及环路闭合将不起作用。 系统在你提供的地图上定位相机

参考博客:http://blog.csdn.net/zhjm07054115/article/details/51706706

https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

5.实时用摄像头（可笔记本自带或者外加摄像头）跑数据

（1）安装

usb_cam package

$ cd ~/catkin_ws/src  
$ git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git  
$ cd ~/catkin_ws  
$ catkin_make  

笔记本自带的摄像头的设备号一般为

/dev/video0

外接摄像头一般是

<param name="video_device"value="/dev/video1"/><br><br>

（2）把ORB-SLAM2，和 usb_cam放到

catkin下src

目录下

 $ cd ~/catkin_ws/src  
 $ roscore    #初始化
 $ roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch     #启动usb_cam包下的.launch文件启动摄像头。

此时证明摄像头可以正常使用

～～～使用自定义 launch 文件设置摄像头：


usb_cam 给了我们一个默认的 launch 文件在如下目录

~/catkin-ws/usb_cam/src/usb_cam/launch/usb_cam-test.launch

如果想要自定义一个我们自己的launch文件，我们可以复制这个文件为一个 usb_cam.launch，然后打开这个文件：

<launch> <node name="usb_cam" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" > <param name="video_device" value="/dev/video0" /> <param name="image_width" value="640" /> <param name="image_height" value="480" /> <param name="pixel_format" value="yuyv" /> <param name="camera_frame_id" value="usb_cam" /> <param name="io_method" value="mmap"/> </node> <node name="image_view" pkg="image_view" type="image_view" respawn="false" output="screen"> <remap from="image" to="/usb_cam/image_raw"/> <param name="autosize" value="true" /> </node></launch>

其中 /div/video0 表示是第一个摄像头，如果你有多个摄像头，可以将此改为 /div/video1 等等。想要查看当前连接设备，使用如下命令即可：

ls /dev/video*

修改好后运行这个文件：

roslaunch usb_cam usb_cam.launch

Error



1



:


[rospack] Error: package ‘image_view’ not found

表明你的 image_view 没有安装，可以执行以下命令安装即可：

sudo apt-get install ros-indigo-image-view

  $ cd ~/catkin_ws/src  
  $ rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/ubantu/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt 
       /home/ubantu/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/Asus.yaml    
       （即 rosrun ORB-SLAN2 Mono    ORBvoc.txt路径    Asus.yaml路径）