GPS 可以为无人机提供较为准确的位置信息，但是某些时候可能会没有 GPS 信号，或者 GPS 信号不够稳定；比如说桥下，室内以及高楼林立的城市内。那么为了能够允许无人机在这些环境中飞行，我们需要提供其它位置估计手段，比如说SLAM。SLAM使用摄像头作为其主要传感器，传感器可以是单目摄像头，双目摄像头以及RGBD深度摄像头。这几种摄像头有着其对应的优缺点；比如说单目摄像头虽然价格低，体积小，但是它需要其它传感器的辅助，否则无法计算环境深度，也就没有办法为SLAM提供尺度信息；双目摄像头可以通过三角测量提供景深，但是计算量较大，并且需要良好标定；RGBD深度相机可以主动测距，但是对于环境较为敏感，测量距离受限，噪声较大，同时对于阳光以及玻璃等环境下无法正常工作。

usb_cam-test.launch中添加一句话，将话题由usb_cam/image_raw改为camera/image_raw

ROS_NAMESPACE=/camera/right rosrun image_proc image_proc image_raw:=image_raw

问题描述：安装ORB_SLAM2时编译“./build_ros.sh”时出现上述报错。
libboost_system.so: error adding symbols: DSO missing from command line
解决办法：在Examples/ROS/ORB_SLAM2/Cmakelist.txt 的文件后面加入两句话：

target_link_libraries(Stereo boost_system boost_filesystem)
target_link_libraries(RGBD boost_system boost_filesystem)

ORB-SLAM2算法流程清晰、代码简洁易读，包含了常见SLAM系统的所有模块：跟踪（Tracking）、局部建图（LocalMapping）、闭环检测（Loop closing）；同时支持单目、双目(标定后)、RGB-D方式，即使对于剧烈运动也有很好的鲁棒性，是基于特征点的SLAM系统的经典算法，十分值得学习和借鉴。但是同样有一些局限之处：
1.无法用于导航和避障
ORB-SLAM2算法基于特征点法，构建的地图是稀疏的三维点云，而想要用于导航和避障任务，则需要重建稠密地图才行，因此ORB-SLAM2主要应用于定位和稀疏重建，而无法应用于导航和避障场景。

2.无法保存和加载地图
ORB_SLAM2源码中没有提供保存和加载地图功能，定位和建图也只能实时在线运行，即使是重定位也是在线的，无法离线保存、加载地图。

显示不了topic报frame 、transform之类错误，就有两个办法，
1.把global fixed frame设成topic自己所在的坐标系，按照上图的显示，应该改为tramcar;
2.用tf包工具发布global fixed frame到topic所在坐标系的tf关系，例如：
rosrun tf static_transform_publisher 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 map /camera_link 100 ;//将xxx映射为map
rostopic echo /aruco_single/pose

发布２Ｄ导航坐标点：（只能设置 xy z的坐标是默认高度２.５）
rostopic pub /move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped ‘{header: {stamp: now, frame_id: “map”}, pose: {position: {x: 1.0, y: 0.0, z: 0.0}, orientation: {w: 1.0}}}’

rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/sch/ros_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/sch/ros_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/Monocular/TUM1.yaml

编译报错解决方案 error: ‘make_unique’ is not a member of ‘g2o’
　　　　　　　　　　　　　　　　
运行魔改的ＧＡＡＳ的ＳＬＡＭ
１．opencv需要３．４．５
２．g２o需要最新版本
３．相机格式需要使用灰度图Ｌ８

$ urdf_to_graphiz mobot.urdf 以图形的方式可视化模型结构
$ roslaunch gazebo_ros empty_world.launch 构建一个空的gazebo仿真环境
$ rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py键盘控制（通过订阅Twist消息类型）
$ rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 7x6 --square 0.01 right:=/stereo_camera/right/image_raw left:=/stereo_camera/left/image_raw right_camera:=/stereo_camera/right left_camera:=/stereo_camera/left --fix-principal-point --fix-aspect-ratio --zero-tangent-dist立体相机标定工具
1.更新gcc到5.0
添加软件源
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install gcc-5 g+±5
gcc5更新链接
update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 53
–slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g+±5
–slave /usr/bin/gcc-ar gcc-ar /usr/bin/gcc-ar-5
–slave /usr/bin/gcc-nm gcc-nm /usr/bin/gcc-nm-5
–slave /usr/bin/gcc-ranlib gcc-ranlib /usr/bin/gcc-ranlib-5
查看版本
gcc -v

2.安装openGL
安装OpenGL Library
$ sudo apt-get install libgl1-mesa-dev
安装OpenGL Utilities
OpenGL Utilities 是一组建构于 OpenGL Library 之上的工具组，提供许多很方便的函式，使 OpenGL 更强大且更容易使用。
$ sudo apt-get install libglu1-mesa-dev
安装OpenGL Utility Toolkit
OpenGL Utility Toolkit 是建立在 OpenGL Utilities 上面的工具箱，除了强化了 OpenGL Utilities 的不足之外，也增加了 OpenGL 对于视窗介面支援。
$ sudo apt-get install libglut-dev
注意：但是在这一步时，我出现了以下情况：
Reading package lists… Done
Building dependency tree
Reading state information… Done
E: Unable to locate package libglut-dev
修改：（改成以下命令）
$ sudo apt-get install freeglut3-dev

3.eigen3.2安装
1）在INSTALL文件所在的文件路径新建一个文件夹如build
2）进入build
3)cmake …
4)make
5)sudo make install

3.orbslam2安装依赖oangolin时选择0.4版本

4.安装opencv3.2
mkdir relase,
cd relas
第六步：cmake

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local …
第七步：编译并安装

make
sudo make install
第八步：在/etc/ld.so.conf中添加安装在/usr/local/的opencv动态链接库

sudo vim /etc/ld.so.conf
直接写：/usr/local/lib
第九步：设置头文件全局有效

sudo vim /etc/profile
添加：
export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig

5.编译orbslam2 ros时，先export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/wnw/Projects/ORB_SLAM2-master/Examples/ROS

6.安装Kinect V1 驱动

sudo apt-get install libfreenect-dev
sudo apt-get install ros-indigo-freenect-launch

可以通过 roslaunch freenect_launch freenect.launch 验证kinect驱动是否安装成功；
rostopic list查看ORB-SLAM2需要的两个topic： /camera/rgb/image_raw /camera/depth_registered/image_raw

7.orbslam2 ros配置launch文件
5. 配置launch文件
在解压后的ORB-SLAM2的根目录下新建文件kinect_orbslam2.launch , 其内容为(根据需要，红色字体改为对应的路径，其他的无需修改)：

运行ORB-SLAM2
cd ORB-SLAM2
./build.sh
roslaunch kinect_orbslam2.launch

6.修改usb_cam-text.launch

7.安装libfreenect时，需要更新cmake到3.X版本
#增加ppa源 sudo add-apt-repository ppa:george-edison55/cmake-3.x #更新源 sudo apt-get update #安装 sudo apt-get install cmake #删除添加的源 sudo add-apt-repository --remove ppa:george-edison55/cmake-3.x sudo apr-get update

8.安装NVIDIA驱动
alt+ctrl+F1 sudo init3
sudo service lightdm stop
sudo sh ./N…

9.安装cartographer

Install wstool and rosdep

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build
$mkdir catkin_ws
$cd catkin_ws wstool
$init src
$wstool merge -t src https://raw.githubusercontent.com/googlecartographer/cartographer_ros/master/cartographer_ros.rosinstall
$wstool update -t src
$rosdep init rosdep update
rosdepinstall−−from−pathssrc−−ignore−src−−rosdistro=rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro=rosdepinstall−−from−pathssrc−−ignore−src−−rosdistro={ROS_DISTRO} -y
catkinmakeisolated−−install−−use−ninjasourceinstallisolated/setup.bash报错：Unrecognizedsyntaxidentifier"proto3".Thisparseronlyrecognizes"proto2".解决办法：更新protobuf:catkin_make_isolated --install --use-ninja source install_isolated/setup.bash 报错：Unrecognized syntax identifier "proto3". This parser only recognizes "proto2". 解决办法：更新protobuf:catkinmakeisolated−−install−−use−ninjasourceinstallisolated/setup.bash报错：Unrecognizedsyntaxidentifier"proto3".Thisparseronlyrecognizes"proto2".解决办法：更新protobuf: which protoc 找到上个版本的执行文件protoc地址然后到那里用 sudorm−rfprotoc到GitHub下载Protobuf3.5.0然后sudo rm -rf protoc 到GitHub下载Protobuf 3.5.0 然后sudorm−rfprotoc到GitHub下载Protobuf3.5.0然后sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip
$./autogen.sh
$ ./configure
$ make
$ make check
$ sudo make install
$ sudo ldconfig # refresh shared library cache.
检查protobuf版本: $ protoc --version

10.安装tensorflow1.8
更新pip
$sudo pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
sudo pip3 install tf-nightly-gpu
$sudo pip install tensorflow-gpu

11.安装caffe
需要英伟达显卡+cuda8+cudnn6
安装cudnn时记得加权限 $sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

12.Ubuntu编译找不到eigen3的解决方法
在主文件夹下直接查找FindEigen3.cmake文件,然后把它复制到报错的CMakeLists.txt对应的路径下,在CMakeLists.txt中添加

set(CMAKE_MODULE_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})

include_directories($ {EIGEN3_INCLUDE_DIRS})
然后重新编译就好.

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