ORB-SLAM3配置安装及ROS和脚本运行---Ubuntu20.04
- [1. 安装所需要的依赖和包](#1. 安装所需要的依赖和包)
 - [2. 修改代码及文件内容](#2. 修改代码及文件内容)
 - 
- [2.1 CMakeLists.txt文件的修改](#2.1 CMakeLists.txt文件的修改)
 - [2.2 单目可视化代码修改](#2.2 单目可视化代码修改)
 - [2.3 环境配置文件的修改](#2.3 环境配置文件的修改)
 - [2.4 源码的修改](#2.4 源码的修改)
 
 - 3.ORB-SLAM3的编译
 - 
- [3.1 构建 ORB-SLAM3 库](#3.1 构建 ORB-SLAM3 库)
 - [3.2 生成ROS节点](#3.2 生成ROS节点)
 
 - 4.ORB-SLAM3的运行
 - 
- [4.1 非ROS环境下运行](#4.1 非ROS环境下运行)
 - 
- [4.1.1 EuROC数据集](#4.1.1 EuROC数据集)
 - [4.1.2 TUM VI 数据集](#4.1.2 TUM VI 数据集)
 
 - [4.2 ROS环境下运行](#4.2 ROS环境下运行)
 
 
ORB-SLAM3代码下载地址:ORB-SLAM3源码下载
所有的操作都是在完成以下网址中的所有操作内容下进行的:Ubuntu系统安装之后首需要做的事情
本文是总结的比较完善和直接的过程。
其实在整个运行中也遇到了一些问题,也做了一些总结,记录在了文章
ORB-SLAM3复现过程中遇到的问题及解决办法中
建议是先以本文为主,有问题之后再去参考问题解决办法。
1. 安装所需要的依赖和包
在一键安装ROS后,只需要再安装Pangolin即可,其他所有的需要都已经存在。
依次执行以下命令即可:
            
            
              bash
              
              
            
          
          #依赖项
sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install libpython2.7-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 libpng-dev libtiff5-dev libopenexr-dev
#下载编译
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .
sudo make install
        这样下载下来的是Pangolin0.8。在ORB-SLAM3中是可以正常使用的。
2. 修改代码及文件内容
由于许多库的版本不一样,所以有部分代码需要更改
这里先声明我的环境:
Ubuntu20.04
Opencv4.2.0
C++11
Eigen3.3.7
Python3.8.10
Pangolin0.8
2.1 CMakeLists.txt文件的修改
- /home/xiaoduan/project/source2/orb_slam3/CMakeLists.txt文件的修改
 
            
            
              bash
              
              
            
          
          gedit /home/xiaoduan/project/source2/orb_slam3/CMakeLists.txt
#第33行Opencv的版本改为4
#第41行Eigen的版本改为3
        - /home/xiaoduan/project/source2/orb_slam3/Examples_old/ROS/ORB_SLAM3/CMakeLists.txt文件的修改
 
            
            
              bash
              
              
            
          
          gedit /home/xiaoduan/project/source2/orb_slam3/Examples_old/ROS/ORB_SLAM3/CMakeLists.txt
        更改内容如下:
- 第33行Opencv的版本改为4
 - 第41行Eigen的版本改为3
 - 第49行,加入${PROJECT_SOURCE_DIR}/.../.../.../Thirdparty/Sophus
 
2.2 单目可视化代码修改
            
            
              bash
              
              
            
          
          gedit /Examples/Monocular/mono_euroc.cc
        更改内容:
            
            
              cpp
              
              
            
          
          第83行中的false改为true
        2.3 环境配置文件的修改
            
            
              bash
              
              
            
          
          gedit ~/.bashrc
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM3/Examples_old/ROS
source ~/.bashrc
        注意: 第二条命令中的${ROS_PACKAGE_PATH}是自己文件的路径。
2.4 源码的修改
在ORB_SLAM3中的src下有个AR文件夹,里面的一些内容会导致ros可执行文件的编译,做出以下修改:
- 在加入以下两个头文件:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          #include <Eigen/Dense>
#include <opencv2/core/eigen.hpp>
        - 删除ROS/ORB_SLAM3/src/AR/ros_mono_ar.cc第151行,由下面内容替换
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          cv::Mat Tcw;
Sophus::SE3f Tcw_SE3f = mpSLAM->TrackMonocular(cv_ptr->image,cv_ptr->header.stamp.toSec());
Eigen::Matrix4f Tcw_Matrix = Tcw_SE3f.matrix();
cv::eigen2cv(Tcw_Matrix, Tcw);
        - 删除ROS/ORB_SLAM3/src/AR/ViewerAR.cc第409行,由以下内容替换
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          cv::Mat WorldPos;
cv::eigen2cv(pMP->GetWorldPos(), WorldPos);
vPoints.push_back(WorldPos);
        - 删除ROS/ORB_SLAM3/src/AR/ViewerAR.cc第409行,由以下内容替换
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          cv::Mat Xw;
cv::eigen2cv(pMP->GetWorldPos(), Xw);
        3.ORB-SLAM3的编译
3.1 构建 ORB-SLAM3 库
按顺序执行以下命令即可:
            
            
              cpp
              
              
            
          
          cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh
        3.2 生成ROS节点
执行以下命令:
            
            
              cpp
              
              
            
          
          cd Examples_old/ROS/ORB_SLAM3 
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh
        4.ORB-SLAM3的运行
4.1 非ROS环境下运行
4.1.1 EuROC数据集
用微型飞行器采集的视觉惯性数据集,包含双目相机和IMU同步测量数据及位姿的真值。
数据集需下载MH_01_easy.zip,下载地址:MH_01_easy.zip下载地址
将数据集解压,命名为MH01。
运行命令:
注意: 命令中的${dir}是个人数据的存放路径
- 纯单目:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          cd Examples
./Monocular/mono_euroc ../Vocabulary/ORBvoc.txt ./Monocular/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono
        - 纯双目:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          ./Examples/Stereo/stereo_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Stereo/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_stereo
        - 单目惯导:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          ./Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_monoi
        - 双目惯导:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          ./Examples/Stereo-Inertial/stereo_inertial_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Stereo-Inertial/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Examples/Stereo-Inertial/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_stereoi
        4.1.2 TUM VI 数据集
其采用的相机和IMU传感器,在硬件上进行了时间同步。
所提供的图像具有高动态范围,事先进行了光度标定,用20Hz的帧率采集,分辨率为1024像素*1024像素;三轴IMU采样频率为200Hz,可测量加速度和角速度。
需要下载数据集dataset-room1_512_16和rgbd_dataset_freiburg1_desk。下载地址:TUM数据集下载
- 纯单目:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          cd Examples
./Monocular/mono_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Monocular/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data Monocular/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_mono
        - 纯双目:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          ./Stereo/stereo_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Stereo/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data /home/sangfor/2023/bro_ws/dataset-room1_512_16/mav0/cam1/data Stereo/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_stereo
        - 单目惯导:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          ./Monocular-Inertial/mono_inertial_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Monocular-Inertial/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data Monocular-Inertial/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt Monocular-Inertial/TUM_IMU/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_monoi
        - 双目惯导:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          ./Monocular-Inertial/mono_inertial_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Monocular-Inertial/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data Monocular-Inertial/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt Monocular-Inertial/TUM_IMU/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_monoi
        - RGB-D:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          ./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml ${dir}/rgbd_dataset_freiburg1_desk /home/sangfor/2023/bro_ws/rgbd_dataset_freiburg1_desk/associations.txt
        4.2 ROS环境下运行
首先,打开三个终端
在第一个终端上面运行roscore
接着在其余两个终端上,分别运行以下命令:
- 纯单目:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          rosrun ORB_SLAM3 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/EuRoC.yaml
rosbag play MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/image_raw
        - 纯双目:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          rosrun ORB_SLAM3 Stereo Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo/EuRoC.yaml false
rosbag play MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/left/image_raw /cam1/image_raw:=/camera/right/image_raw
        - 单目惯导:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          rosrun ORB_SLAM3 Mono_Inertial Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml
rosbag play MH_01_easy.bag
        - 双目惯导:
 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          rosrun ORB_SLAM3 Stereo_Inertial Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo-Inertial/EuRoC.yaml false
rosbag play MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/left/image_raw /cam1/image_raw:=/camera/right/image_raw /imu0:=/imu
        - RGB-D:
首先要下载数据集::rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag,fr1/xyz选择more info找到bag文件后,然后下载。
下载地址就是稳重已经给出的TUM数据集的下载网址。 
            
            
              cpp
              
              
            
          
          rosrun ORB_SLAM3 RGBD Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml
rosbag play rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag
        每条命令的运行都会有可视化界面,如下图所示:
