柚子快報(bào)激活碼778899分享：人工智能 自動(dòng)駕駛 【ORB

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本文主要記錄基于Ubuntu20.04環(huán)境下，對(duì)普通的ORB_SLAM3和稠密版本的ORB_SLAM3進(jìn)行環(huán)境的配置。

一、配置ORB_SLAM3<普通版本>

1.安裝ROS開(kāi)發(fā)環(huán)境

這里采用魚(yú)香ros的一鍵安裝，感謝小魚(yú)的一鍵安裝。

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

2.安裝Pangolin

Pangolin：鏈接: https://pan.baidu.com/s/1FXYLsEK1W3xmX0m_Vqylag 提取碼: jgz2

# 這里采用的是Pangolin-0.5-20.04

cd Pangolin-0.5-20.04

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j

sudo make install

3.安裝eigen

sudo apt-get install libeigen3-dev

4.拉取orb_slam3 的源碼

(基于小六的注釋后的ORB_SLAM3代碼）

https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments

git clone https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments.git

5.安裝DBoW2（在Thirdparty文件中）

需要先修改opencv版本

如何查看opencv版本號(hào)?

編譯（由于在工程當(dāng)中，并不需要install）

cd DBoW2

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j

6.安裝g2o

cd g2o

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j

7.開(kāi)始編譯ORBSLAM3（普通版）

在工程中修改CMakeLists 中opencv的版本，一定要與系統(tǒng)的opencv版本一致

cd ORB_SLAM3_detailed_comments

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j

若顯示以上報(bào)錯(cuò)，則需要安裝realsense2

sudo apt-get install ros-noetic-realsense2-camera

ORB_SLAM3也可以使用一鍵安裝

cd ORB_SLAM3_detailed_comments

sudo chmod 777 build.sh

./build.sh

8.編譯ORB_SLAM3 ROS環(huán)境

同樣需要先修改OpenCV的版本號(hào)為本機(jī)版本

在bashrc中添加ORBSLAM路徑

sudo vim ~/.bashrc

export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:/home/robot/orb_slam3/ORB_SLAM3_detailed_comments/Examples/ROS/ORB_SLAM3

# vim 操作方法： 輸入 按a

# 結(jié)束先按Esc ，再按 :wq

# 記得source下環(huán)境

source ~/.bashrc

若出現(xiàn)以上錯(cuò)誤，則需要去rosdep init一下，并且rosdep update

可以使用最上面的魚(yú)香ros更新一下

cd ORB_SLAM3_detailed_comments/Examples/ROS/ORB_SLAM3

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j

也可以使用一鍵安裝

cd ORB_SLAM3_detailed_comments

sudo chmod 777 build_ros.sh

./build_ros.sh

9.測(cè)試一下

# 運(yùn)行代碼之前記得source一下

cd orb_slam3/ORB_SLAM3_detailed_comments/Examples/ROS/ORB_SLAM3/build

source devel/setup.bash

# 終端1

roscore

# 終端2

rosrun ORB_SLAM3 Mono_Inertial /home/robot/orb_slam3/ORB_SLAM3_detailed_comments/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/robot/orb_slam3/ORB_SLAM3_detailed_comments/Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml

測(cè)試數(shù)據(jù)集：

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1WwTSvQqJ8QSpPPs0G-dXNg 提取碼: nnej

rosbag play V1_01_easy.bag

這樣,普通版本的ORB_SLAM3環(huán)境搭建成功！

將ORB-SLAM3編寫(xiě)成launch文件

二、編譯ORB_SLAM3(稠密版本)

1.下載源碼：

git clone -b dense_map_new https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments.git

同樣需要先安裝Thirdparty中的DBoW2和g2o，方法同上。

2.修改opencv版本

若出現(xiàn)以上錯(cuò)誤，則需要安裝pcl-1.12版本

3.解決pcl多版本共存問(wèn)題

pcl各個(gè)版本下載地址：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases

下載pcl-1.12.1：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/archive/refs/tags/pcl-1.12.1.zip

(個(gè)人認(rèn)為：由于我們一般編譯安裝的文件都放再/usr/local路徑，而若是我們自行定義自己的文件夾，這樣系統(tǒng)就找不到，也就不會(huì)出現(xiàn)多版本共存沖突的問(wèn)題啦！<俗話說(shuō)，打不過(guò)我躲還行吧！>但需要在CMakeList文件中去尋找我們的文件路徑)

①將下載的1.12.1源碼放到pcl-1.12文件夾中，再新建一個(gè)pcl-1.12_installfile文件用來(lái)存放安裝后的文件

②開(kāi)始編譯pcl

cd pcl-1.12

mkdir build

cd build

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=None -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/robot/Documents/pcl-1.12_installfile ..

make

make install

make clean

③修改CmakeList文件

修改成如下：

find_package(PCL 1.12 REQUIRED

PATHS /home/robot/Documents/pcl-1.12_installfile

)

4.修改c++版本

若出現(xiàn)以上錯(cuò)誤，則需要把C++11改為C++14

把C++11改為C++14

5.C++問(wèn)題

若出現(xiàn)error: ‘std::chrono::monotonic_clock’ has not been declared

則全部替換成steady_clock

這樣就可以編譯通過(guò)啦！

6.編譯稠密版本的ORB_SLAM3 ROS

①添加bashrc環(huán)境

export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:/home/robot/orb_slam3/dense_ORB_SLAM3_detailed_comments/Examples/ROS/ORB_SLAM3

# 保存完記得

source ~/.bashrc

②修改CMakeList文件

③使用一鍵安裝

sudo chmod 777 build_ros.sh

./build_ros.sh

④pcl問(wèn)題

若出現(xiàn)pcl/point_types.h:No such file or directory

則需要修改CMakeList文件

⑤C++版本問(wèn)題

若出現(xiàn)上述問(wèn)題，則需要將C++11改為C++14

這樣就ROS的稠密版本也編譯完成啦！

7.測(cè)試一下

①編寫(xiě)launch文件

②修改相機(jī)Yaml文件（采用的是RealSense_L515相機(jī)）

%YAML:1.0

#--------------------------------------------------------------------------------------------

# Camera Parameters. Adjust them!

#--------------------------------------------------------------------------------------------

# File.version: "1.0"

Camera.type: "PinHole"

# Right Camera calibration and distortion parameters (OpenCV)

Camera.fx: 603.086

Camera.fy: 603.23

Camera.cx: 329.578

Camera.cy: 232.509

# distortion parameters

Camera.k1: 0.15858

Camera.k2: -0.492513

Camera.k3: 0.4519

Camera.p1: -0.00218088

Camera.p2: 0.00021294

# Camera resolution

Camera.width: 640

Camera.height: 480

# Camera frames per second

Camera.fps: 30

# IR projector baseline times fx (aprox.)

Camera.bf: 30.33325

# Color order of the images (0: BGR, 1: RGB. It is ignored if images are grayscale)

Camera.RGB: 1

# Close/Far threshold. Baseline times.

ThDepth: 40.0

#Stereo.b: 0.0745

DepthMapFactor: 1000.0

# DepthMapFactor: 1.0

# Depth map values factor

# RGBD.DepthMapFactor: 1000.0

#--------------------------------------------------------------------------------------------

# ORB Parameters

#--------------------------------------------------------------------------------------------

# ORB Extractor: Number of features per image

ORBextractor.nFeatures: 1000

# ORB Extractor: Scale factor between levels in the scale pyramid

ORBextractor.scaleFactor: 1.2

# ORB Extractor: Number of levels in the scale pyramid

ORBextractor.nLevels: 8

# ORB Extractor: Fast threshold

# Image is divided in a grid. At each cell FAST are extracted imposing a minimum response.

# Firstly we impose iniThFAST. If no corners are detected we impose a lower value minThFAST

# You can lower these values if your images have low contrast

ORBextractor.iniThFAST: 20

ORBextractor.minThFAST: 7

#--------------------------------------------------------------------------------------------

# Viewer Parameters

#--------------------------------------------------------------------------------------------

Viewer.KeyFrameSize: 0.05

Viewer.KeyFrameLineWidth: 1.0

Viewer.GraphLineWidth: 0.9

Viewer.PointSize: 2.0

Viewer.CameraSize: 0.08

Viewer.CameraLineWidth: 3.0

Viewer.ViewpointX: 0.0

Viewer.ViewpointY: -0.7

Viewer.ViewpointZ: -1.8

Viewer.ViewpointF: 500.0

PointCloudMapping.Resolution: 0.05

meank: 50

thresh: 1.0

發(fā)現(xiàn)源碼顏色有點(diǎn)不對(duì)勁

修改源碼：

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