用intel 的realsense相机实现orb-slam2 和 orb_slam3(ubuntu 20.04系统):

链接地址:
ORB_SLAM2 可建图 ,github:
https://github.com/zouyuelin/ORB_SLAM2_Changed

ORB_SLAM3 可建图,更改过代码,可由pcl建图,github:
https://github.com/zouyuelin/ORB_SLAM3_changed/tree/main

百度网盘ORB_SLAM3(可建图):https://pan.baidu.com/s/1a-CjrjnkslgfQXT2jgvVEA?pwd=mj41

建图和重定位效果

前言

github上原版的ORB_SLAM3不能完成建图任务,只能用于相机位姿估计和跟踪。ORB_SLAM3确实比较强大,具有高鲁棒性,加入了IMU惯性导航单元。这里通过修改代码使ORB_SLAM3也能实现PCL的建图功能,同时解决了purely rotating 的问题(虽然不清楚怎么回事!)。

搭建步骤

1.编译g2o

cd g2o_with_orbslam2/
mkdir build
cd build
make -j
sudo make install

2.构建ROS工作空间

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace
cd ..
catkin_make

并将ORB_SLAM2RGBD_camera放入到src中;
另外配置环境:将source ~/catkin_ws/devel/setup.bash放入~/.bashrc
之后执行:

source ~/.bashrc

3.准备realsense2 的SDK

这里需要安装ros的realsense2 的包:

sudoapt-getinstall ros-noetic-realsense2-camera

4.编译RGBD_camera

cd ~/catkin_ws
catkin_make

5.编译ORBSLAM2 和 ORBSLAM3

cd src/ORB_SLAM2 or src/ORB_SLAM3
chmod +x ./build.sh
./build.sh

编译ORB_SLAM2 的ROS功能:

cd ORB_SLAM2/ORB_SLAM3
chmod +x ./build_ros.sh
./build_ros.sh

运行

ORB_SLAM2

roscore
rosrun RGBD_camera camera_RGBD_node
rosrun ORB_SLAM2 RGBD Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/intel_RGBD.yaml

ORB_SLAM3

roscore
rosrun RGBD_camera camera_RGBD_node
rosrun ORB_SLAM3 RGBD Vocabulary/ORBvoc.txt configyaml/intel_RGBD.yaml

另外可以修改intel_RGBD.yaml内的相关参数,主要是相机的内参。

SLAM--intel realsense2在ORB SLAM2 和 ORB SLAM3下建图和重定位(ubuntu 20.04, opencv 4.2.0 以上)相关推荐

  1. SLAM系列——机器人顶刊T-RO!用于关联、建图和高级任务的物体级SLAM框架

    系列文章目录 SLAM系列--第一讲 预备知识[2023.1] SLAM系列--第二讲 初识SLAM[2023.1] SLAM系列--第三讲 三维空间刚体运动[2023.1] SLAM系列--第四讲 ...

  2. 搭建实验室3d slam 镭神ch128x1 128线混合固态激光雷达lego-loam建图

    本文参考:https://blog.csdn.net/weixin_41281151/article/details/113558183?spm=1001.2014.3001.5501 0:关于雷神c ...

  3. 视觉SLAM十四讲学习笔记——第十二讲 建图

    SLAM实际上是一种底层技术,往往用来给上层应用提供信息.在前文已实现的部分,我们最多得到的仅是一个稀疏的地图,在需要实现导航.避障.重建等应用时,稀疏地图很难提供足够的信息,需要考虑如何重建稠密地图 ...

  4. 【从零开始学习SLAM】Ubuntu 20.04系统下编译运行视觉SLAM十四讲代码

    文章目录 下载代码 slambook ch2 slambook2 ch2 slambook ch3 useEigen slambook2 ch3 useEigen slambook ch3 useGe ...

  5. orb特征 稠密特征_一种基于ORB-SLAM2的双目三维稠密建图方法技术

    本发明专利技术公开了一种基于ORB‑SLAM2的双目稠密建图方法,涉及机器人同步定位与地图创建领域,该方法主要由跟踪线程.局部地图线程.闭环检测线程和稠密建图线程组成.其中稠密建图线程包含以下步骤:1 ...

  6. Ubuntu 18.04配置ORB-SLAM2和ORB-SLAM3运行环境+ROS实时运行ORB-SLAM2+SLAM相关库的安装

    文章目录 一.换源 二.安装三方库 2.1 安装必要的依赖项 2.2 安装Pangolin 2.3 安装OpenCV3 2.4 安装Eigen3 三.安装ORB-SLAM2 四.安装ORB-SLAM3 ...

  7. ERASOR:解决动态环境下的SLAM建图问题,有效过滤动态物体(ICRA2021)

    作者丨马赫WGH@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/409884870 编辑丨3D视觉工坊 一.算法解析 这篇论文致力于解决动态环境下的建图问题. 在以「城市开阔道 ...

  8. Gazebo-Ros搭建小车和场景并运行slam算法进行建图0--整体描述和资源

    Gazebo-Ros搭建小车和场景并运行slam算法进行建图0–整体描述和资源 **背景:**需要在具体场景下运行slam算法,由于网上资源都是比较复杂的综合型机器人,作为新手不会删减改动,便想从头开 ...

  9. 视觉SLAM⑫----建图(未完)

    目录 12.0 本章内容 12.1 概述 12.2 双目稠密重建 12.2.1 立体视觉 12.2.2 极线搜索与块匹配 12.2.3 高斯分布的深度滤波器 12.2.4 像素梯度的问题 12.2.5 ...

  10. 高精地图构建与SLAM感知优化建图策略

    高精度地图对自动驾驶系统功能研发的影响已经越来越明显,整体上来讲主要包含但不仅限于提升车端感知性能.拓展自动驾驶新功能.动态建图等相关应用.具体体现在如下几个重要方面: 如上所述提升车端感知能力是通过 ...

最新文章

  1. Python3学习笔记-使用list和tuple
  2. 刚入行的小菜鸡,怎样做好功能测试?
  3. android内置picker控件,android中控件DatePicker控件-Fun言
  4. 岗位内推 | 深睿医疗实验室招聘机器学习实习生
  5. 0420第一次团队合作
  6. 百亿身家中年男子告别房地产转行学Python,我们推荐他读这6本书
  7. 第一个linux驱动程序
  8. 不同网段的直连怎么互通_什么样的网络能互通,什么样的网络不能互通?
  9. 最简洁的PHP把PHP生成HTML代码
  10. java list 过滤数据库_jdk8对list的各种处理实例详解,包括去重,排序,过滤,分组,统计...
  11. 程矢Axure夜话:Axure手机原型视频教程之图形解锁
  12. 计算机视觉专业名词中英文对照(转)
  13. 个人打卡签到表html代码,员工日常工作出勤签到登记表模板
  14. MySql实验嵌套查询_MySQL数据库实验四:嵌套查询
  15. 青龙面板--Nvjdc的搭建
  16. android 简单拍照,android实现简单拍照功能
  17. 005-2-Python文件操作
  18. 最简单的计算机原理,【图片】【技术帖】从原子到计算机(计算机原理纯正技术帖,简单且通俗)_计算机吧_百度贴吧...
  19. android10桌面布局好看,让你的Android手机界面布局更好看
  20. MySql中的like和in走不走索引

热门文章

  1. JavaWeb开发Session管理
  2. html设置按钮不同状态的背景图片,CSS实例:创建一个鼠标感应换图片的按钮
  3. 网络新手ip隐藏器_什么是高防IP,高防IP原理是什么
  4. mysql 函数 截取,MySQL 字符串函数:字符串截取
  5. python 相关系数矩阵可视化_python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例
  6. php 回调cache 方案,基于PHP的一种Cache回调与自动触发技术
  7. select2根据传入的url参数动态添加option
  8. 必看干货!五个步骤帮您成功实施IT SLA
  9. 微服务下flask和celery的通信
  10. RH124 Chapter 2 Managing Files From the Command Line