# 在学习视觉slam过程中,需要对数据集合进行预处理和对slam或者跟踪结果进行评价,TUM提供一组这样的工具,为了自己以后方便查找,于是把它记录下来 一.RGBD_Benchmark工具下载链接:Download here 下载链接下有如下python脚本,可供使用        1.  add_pointclouds_to_bagfile.py        2. associate.py        3. evaluate_ate.py       4. evaluate_rpe.py

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

0.基本配置 0.1初始设置 (1)开户root账号并重启系统: 打开gedit /usr/share/lightdm/lightdm.conf.d/50-ubuntu.conf 添加greeter-show-manual-login=true 设置密码sudo passwd root (2)登录root账号并更改语言为英语 打开gedit /etc/default/locale修改 LANG="en_US.UTF-8" LANGUAGE="en_US:en" (3

http://www.mamicode.com/info-detail-1773781.html 安装依赖 安装OpenGL 1. 安装opengl Library$sudo apt-get install libgl1-mesa-dev2. 安装opengl utility$sudo apt-get install libglu1-mesa-dev3. 安装opengl utility toolkit$sudo apt-get install freeglut3-dev 安装GLEW $sud

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

cd ~/Documents/demos/ORB_SLAM2 ./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml rgbd_dataset_freiburg1_xyz rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associations.txt 注意 Github README 上的ASSOCIATIONS_FILE 要加上associations.txt 遇到报错 /usr/bin/ld:

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

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12286752.html ORB-SLAM2作为目前应用最广泛的视觉SLAM系统,其经典和重要程度毋庸置疑.ORB-SLAM2的github文档中,提供了详尽的ORB-SLAM2配置教程,上手应该是比较容易的.本文将跟随其github文档中的配置教程,对ORB-SLAM2系统进行安装和测试. 本文要点包括: ORB-SLAM2的初次配置安装(包括相关依赖) OR

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.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

目录 关于ORB-SLAM2 环境搭建 已有环境 创建环境 新建项目目录 安装Pangolin 安装OpenCV 3.2 安装Eigen DBoW2 and g2o (Included in Thirdparty folder) 尝试运行 测试环境搭建是否成功 尝试数据集 出现一系列新bug 成功运行双目数据集 下一步 关于ORB-SLAM2 机器人所研究SLAM的学长介绍,ORB-SLAM2是双目SLAM的很成熟的一个算法 由于项目需要双目摄像头测的距离来调节摄像头焦距,以及后期的实景AR加入

转载地址:https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/72942209 1 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 发布时间:2016年11月13日 22:09:30    浏览数:5380次    来自:微信 该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头.ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四