前言 本篇博客中,我们主要介绍了在安装ORB_SLAM2所需的第三方库Pangolin的过程中遇到的一些问题及解决方法. 1.Pangolin是什么? Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级.快速开发库,下面是Pangolin的Github网址: https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin 2.我们为什么要用Pangolin?在哪里可以用到Pangolin? ORB_SLAM2中需要有Pangolin的支持. 3.安装

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块 单目视觉SLAM模块

链接在此:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1．按照要求下载数据集,我下载的是rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360,将其解压到你喜欢的目录．我个人放在了orbslam2工程目录下面了． 2．下载 associate.py．放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目录下面． 3．打开终端,进入到associate.py所在目录,即/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/,之后运行 python as

用opencv3.1.0做ORBSLAM2运行一下命令时cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh出错:/usr/bin/ld: CMakeFiles/mono_tum.dir/Examples/Monocular/mono_tum.cc.o: undefined reference to symbol '_ZN2cv6String10deallocateEv'/usr/local/lib/libopencv_core.so.3.1: error addi

注:1. 对某些地方进行了更新(红色标注),以方便进行配置. 2. ZED ROS Wrapper官方github已经更新,根据描述新的Wrapper可能已经不适用与Ros Indigo了,如果大家想参照这份博客进行安装ZED ROS Wrapper,有可能会出现其他问题.ZED ROS Wrapper github地址:https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper 最近想运用ZED相机在ROS系统上实时运行ORB-SLAM2,在环境配置的过程当中遇

参考:视觉SLAM十四讲(第一章作业) 深蓝上高博的第一讲课后题: 题目:6 * 使用摄像头或视频运行 ORB-SLAM2(3 分,约 1 小时)请注意本题为附加题.了解⼀样东西最快的⽅式是⾃⼰上⼿使⽤它,不要担⼼弄坏你的笔记本,⼤部分时候它都是你可靠的伙伴.这个作业中,我将指导你⽤⾃⼰的笔记本摄像头读取到的图像,来运⾏ ORB-SLAM2,看看它能不能实际⼯作.你也可以外接⼀个 usb 摄像头,这会让你的⼿更加灵活⼀些(不⽤费⼒端着笔记本到处跑).或者,如果你的电脑碰巧没有摄像头/摄像头故障了

https://www.imooc.com/article/details/id/29136 1. 提示“CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND ” 具体形式: Check for working CXX compiler: CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND CMake Error: your CXX compiler: "CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND" was not found. Please set CMAKE_CX

泡泡机器人上已经有公开课ORB-SLAM2的代码详解了,我也先看了一个多小时的视频,后来发现看完还是迷迷糊糊,自己没看源码,根本不明白讲的什么,因此,打开文件开始阅读源码. 为了阅读逻辑清楚,我从ORB-SLAM的Example文件中的mono_eourc.cpp开始看. 1.检查运行程序需要的可执行文件.字典路径.一些内参设置文件的路径(比如相机内参.畸变等.尺度因子).放图片的文件夹目录.记录时间的文件路径.一共五个参数,如果在终端上没有输满这五个参数,会报错"Usage: ./mono_t

一.ORB-SLAM2安装 1.在https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2上git clone到当前文件夹内,若想下载到指定文件夹内,就需要cd进入指定文件内,然后再git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 2.安装ORB-SLAM2的依赖项: sudo apt-get install libopencv-dev libeigen3-dev libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-de

因为条件限制,在Windows10平台下实现OrbSLAM2+Kinect2点云数据采集. 1. 遇到问题,启动运行没多久就跟丢了,有的地方哪怕轻微的旋转甚至不动都无法跟踪. 原因:相机的标定参数不对,fx和cx参数搞反了.其实应该从获取的稀疏点云中能够看出来有问题,稀疏点云的形状和分布就不对. 2.将每帧点云转换到世界坐标系的时候,需要注意点云的坐标系.Kinect SDK生成的点云的坐标系和自己根据图像生成的不一致. 总结: 总的说来效果还是不错的,不过采集的点云还是存在重影. 思考可能是因

ORB-SLAM2 官网:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 配置教程:http://blog.csdn.net/zzlyw/article/details/54730830 编译问题 问题二:出现/ws/ORB_SLAM2/src/LoopClosing.cc: In member function ‘void ORB_SLAM2::LoopClosing::Run()’: /ws/ORB_SLAM2/src/LoopClosing.cc:84:20: e

一年后再读SLAM~ 行业有了不少工程实践方面的突破 一.链接:https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/176732257 目前来说,受到业界肯定的比较成熟的主要是: 1.西班牙Universidad de Zaragoza的ORB_SLAM2:raulmur/ORB_SLAM2 2.港科大的VIO:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile 3.Google的SLAM:googlecartographer/carto

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

实验室电脑环境ubuntu14.04和ROS indigo已经装好. 1. 构建工作空间[非常重要的一步] mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ catkin_makesource devel/setup.bashecho "source devel/setup.bash" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc 将source ~/catkin_ws/devel/setup.bash加入到~/.bashrc中去

//編譯ORBSLAM2 build_ros.sh參考:“http://www.cnblogs.com/bigzhao/p/6635770.html”1.source ~/.bashrc出現問題:ctrl+h,打開.bashrc文件,最後一行加入source ~/catkin_ws/devel/setup.bashexport ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:/home/user/ORB_SLAM/ORB_SLAM2(因爲我的orb_slam2前面還有一個o

该方法详述了高博kinect2_viewer的编译过程 //.................................................................................//單獨編譯kinect2_viewer,實現KInectv2 ORBSLAM2運行//viewer.cpp修改參考“http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5161223.html”//kinect2_viewer編譯參考“http://www

source ~/.bashrc export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/user/ORB_SLAM2/Examples/ROS 上面这个一定要做,否则会出错说找不到路径和包之后按照orbslam2的github::https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2编译ros节点:1.chmod +x build_ros.sh ./build_ros.sh 确保原程序可以编译 2.打开一个终端,运行:roslaun

首先感谢高博的无私奉献!http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5161223.html 程序所在的目录为:/home/zty/catkin_ws/src/iai_kinect2/kinect2_viewer /src/kinect2_orb.cpp为修改的程序文件 /include/目录下面的头文件即为ORB_SLAM2/目录里面的头文件, kinect2_orb.cpp中将原来的#include "orbslam2/System.h"改为现在的#in

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

忙于图像处理和DCNN,很长时间不使用ROS,重新安装系统后,再次使用ORB-SLAM2(ROS)进行三维重建和实时追踪的演示. 参考以前的文章:ROS:ubuntu-Ros使用OrbSLAM ORB-SLAM2(ROS)的GitHub链接: raulmur的主页:https://github.com/raulmur/ ORB-SLAM2使用了RGB_D相机,可以在Kinect收集得到的数据集上进行演示. 转述一下ORB-SLAM2的教程 一.ORB-SLAM2 安装 Authors: Raul

基于ORB-SLAM2的图片识别,其功能是首先运行ORB-SLAM2,在运行过程中调起另一个线程进行图像识别,识别成功后在图片上渲染AR中的立方体模型. 识别过程主要基于ORB-SLAM2中的BoW算法,同样使用DBoW2库和ORB特征以及词汇树视觉词典.其主要流程可以概括为:运行ORB-SLAM2,加载ORB词典,然后读取训练图像进行BoW训练,完成之后就是SLAM的过程了,使用Pangolin做的UI界面,开启图像识别之后,线程会取当前帧和训练图像做BoW向量的相似性打分,我的策略是当当前帧