Ubuntu18.04配置ORB SLAM3
Ubuntu18.0配置ORB SLAM3
- 在ubuntu18.04中运行 ORB SLAM3
- 准备工作
- 下载数据集
- 1. 编译OpenCV
- 1.1 安装依赖库
- 1.2 编译OpenCV
- 1.3 将OpenCV配置到系统中
- 1.4 OpenCV简单的代码测试
- 2.Pangolin安装
- 3. Eigen 3安装
- 4. boost安装
- 5. ORB_SLAM3的编译和安装
- 5.1 下载源码
- 5.2 编译ORB SLAM3
- 5.测试
- 待办事项
- 参考资料
在ubuntu18.04中运行 ORB SLAM3
准备工作
下载数据集
在网站https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets
中的dataset下载数据集,注意下载ASL Dataset Format
格式,我下载的是mh03.
1. 编译OpenCV
opencv主要用于ORB特征点提取。
首先在OpenCV官网上,下载一款你喜欢的OpenCV版本,选择sources版本。
1.1 安装依赖库
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev
1.2 编译OpenCV
解压下载的文件夹,然后进入解压的文件夹
mkdir build //创建文件夹保存编译文件
cd build
cmake ..
make -j32
sudo make install // 时间比较漫长
这一步执行完毕之后,Opencv的编译过程就结束了,接下来的工作就是配置一些Opencv的编译环境。
1.3 将OpenCV配置到系统中
首先打开一个文件
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
打开的是一个空文件,直接在上面输入下面的语句就好,
/usr/local/lib
执行如下命令使得刚才的配置路径生效:
sudo ldconfig
再配置bash
sudo gedit /etc/bash.bashrc
我一般习惯在最开始的地方加,加上下面的语句
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
保存配置
source /etc/bash.bashrc
sudo updatedb
1.4 OpenCV简单的代码测试
完成一个小功能,用C++和opencv读取一张图片
新建show.cpp
的文件,用来写c++
代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(void)
{Mat image = imread("1.jpg"); //MAT是数据类型(主要用来保存图片信息),image是变量名称。imshow("image_show",image); //image在这个窗口上显示.waitKey(20000); //等待KEY,2000毫秒,2s等待输入,过了2s自动执行return 0.return 0;}
执行
g++ show.cpp -o show `pkg-config --cflags --libs opencv`
./show
如果可以显示图像,那么就认为OpenCV完美的编译成功,可以进行后续操作了。
2.Pangolin安装
Pangolin 主要是用来可视化的. 下载和安装地址为下面的这个官方地址: https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.
首先安装一些依赖项
# See what package manager and packages are recommended
./scripts/install_prerequisites.sh --dry-run recommended# Override the package manager choice and install all packages
./scripts/install_prerequisites.sh -m brew all
然后就可以build
# Get Pangolin
cd ~/your_fav_code_directory
git clone --recursive https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin # Install dependencies (as described above, or your preferred method)
./scripts/install_prerequisites.sh recommended# Configure and build
mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build .# GIVEME THE PYTHON STUFF!!!! (Check the output to verify selected python version)
cmake --build . -t pypangolin_pip_install
sudo make install
# Run me some tests! (Requires Catch2 which must be manually installed on Ubuntu.)
ctest //这个即使不成果也不影响代码运行
3. Eigen 3安装
Eigen3官方网站:https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page
可以点击图中的字样下载,按照Eigen3官方的说法不需要make install。
但是,我在后面编译的时候却遇到了问题,所以在这一步我还是对eigen库进行了编译。
unzip Eigen3 *.zip
cd Eigen3 *
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j32
sudo make install
4. boost安装
看的一个帖子说必须要安装boost库,那就为了避免报错那就安装吧。
到boost官网安装一个boost库的压缩包,我下的是1.77.0版本
解压,tar -xzvf
下载的文件
进入解压的文件,然后执行如下的操作就好
sudo ./bootstrap.sh
sudo ./b2 install
完成!
5. ORB_SLAM3的编译和安装
官方的ORB_SLAM3地址:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git
5.1 下载源码
最好用git的方式下载,否则一些依赖库可能就没法下载
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3
5.2 编译ORB SLAM3
下载下来之后就可以执行编译,值得注意的是,ORB_SLAM3中需要两个必要的库DBoW2和g2o,这两个库都在ORB_SLAM3下载下来的文件中,在执行build.sh的时候,首先是对这两个库的安装。
cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh //可以其中make -jn中的n改为32或16,加快速度
5.测试
修改ORB_SLAM3/Examples/euroc_examples.sh
,将其中的pathDatasetEuroc改为放置数据集的地方,比如我的./datasets
。我只保留了一个我下载的数据集对应的mh03代码,其余的都删除了。
最后运行
./euroc_examples.sh
然后结果就出来了
待办事项
- 在orb-slam3中调用kinect dk 深度相机;
- 上述相关配置的具体教程;
参考资料
- https://blog.csdn.net/hhz_999/article/details/120473659
- https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3
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