官网有源代码和配置教程,地址是

https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

1 安装必要工具

首先,有两个工具是需要提前安装的。即cmake和Git

sudo apt-get install cmake

sudo apt-get install git

2 安装Pangolin,用于可视化和用户接口

安装依赖项:

sudo apt-get install libglew-dev

sudo apt-get install libpython2.7-dev

先转到一个要存储Pangolin的路径下,例如~/Documents,然后

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

cd Pangolin

mkdir build

cd build

cmake ..

make –j

sudo make install

3 安装OpenCV

ubuntu16.04下安装opencv3.1.0

参考博文: http://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8480286.html

4 安装Eigen3

最低要求版本为3.1.0。在http://eigen.tuxfamily.org 下载Eigen3的最新版本,一般是一个压缩文件,下载后解压,然后cd到Eigen3的根目录下。

sudo apt-get install libeigen3-dev

Eigen头文件的默认位置在 “usr/include/eigen3”

如果不确定,可以通过以下命令查找

sudo updatedb

locate eigen3

5 安装ORBSLAM2

先转到自己打算存储ORBSLAM2工程的路径,然后执行下列命令

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

cd ORB_SLAM2

chmod +x build.sh

./build.sh

之后会在lib文件夹下生成libORB_SLAM2.so,并且在Examples文件夹下生成mono_tum,mono_kitti, rgbd_tum,stereo_kitti, mono_euroc 和 stereo_euroc。

6 运行单目SLAM实例

http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载一个序列,并解压。转到ORBSLAM2文件夹下,执行下面的命令。根据下载的视频序列freiburg1, freiburg2 和 freiburg3将TUMX.yaml分别转换为TUM1.yaml,TUM2.yaml,TUM3.yaml。将PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER更改为解压的视频序列文件夹。

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

例如,我自己的电脑上,该命令变为:

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/zn/rgbd_dataset_freiburg1_desk

每一项的意思如下
Usage: ./mono_tum path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence

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