前面我們提到，ORB-SLAM3作為常用的機(jī)器人建圖與定位技術(shù)，是當(dāng)前最優(yōu)秀的基于特征點(diǎn)的視覺SLAM系統(tǒng)之一。

它支持單目、雙目、單目慣導(dǎo)、雙目慣導(dǎo)、RGB-D等多種相機(jī)模式，兼具精度和魯棒性，是機(jī)器人SLAM算法工程師的一項「必備技能」。

為了更好地幫助大家學(xué)習(xí)和理解ORB-SLAM3，小智計劃進(jìn)行一系列理論與實踐相結(jié)合的深度技術(shù)分享。而這些，都是我們在實踐過程中總結(jié)出來的寶貴經(jīng)驗。

具體內(nèi)容包括：

1. ORB-SLAM3論文導(dǎo)讀與整體算法流程梳理

2. ORB-SLAM3中的跟蹤線程

2.1特征點(diǎn)提取、匹配，以及地圖初始化

2.2 IMU預(yù)積分原理及代碼梳理

2.3跟蹤模式詳解：參考關(guān)鍵幀跟蹤、恒速模型跟蹤、重定位跟蹤、局部地圖跟蹤

3.?ORB-SLAM3中的局部建圖線程

3.1?IMU的初始化

3.2?局部建圖線程代碼梳理

4.?ORB-SLAM3中的閉環(huán)檢測及多地圖融合線程

4.1閉環(huán)檢測代碼梳理

4.2多地圖概念及地圖融合代碼梳理

?本期則是這系列課程的「開胃前菜」——ORB-SLAM3的編譯運(yùn)行。

我們結(jié)合實踐經(jīng)驗，對ORB-SLAM3安裝和編譯的常見問題進(jìn)行總結(jié)分享，同時細(xì)化不同傳感器的運(yùn)行方式?？梢哉f，這是一份非常適合「新手小白」的ORB-SLAM3編譯運(yùn)行指南。

ORB-SLAM3編譯及常見問題解決

第一步，下載代碼：

git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3

或者

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

第二步，按照代碼中的README.md，進(jìn)行環(huán)境安裝和編譯即可，具體就不贅述了。

不過我掐指一算，大家在編譯過程中，可能會遇到幾個小問題：

1）提示找不到GLEW；

解決方法：sudo apt install libglew-dev；

2）當(dāng)執(zhí)行./euroc_examples.sh時，出現(xiàn)找不到libpango_image.so這個庫的情況；

解決方法：首先，在系統(tǒng)中查找文件sudo find?/?-name libpango_image.so；結(jié)果為：/usr/local/lib/libpango_image.so

然后，將.so文件路徑的目錄添加到/etc/ld.so.conf：

sudo gedit/etc/ld.so.conf，同時在文件的末尾添加一行：/usr/local/lib/libpango_image.so，執(zhí)行sudo?/sbin/ldconfig生效。

最后，在編譯build_ros.sh之前，需要執(zhí)行g(shù)edit ~/.bashrc，在文件末尾添加如下：

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM3/Examples/ROS

ORB-SLAM3各類傳感器運(yùn)行

不同傳感器下，ORB-SLAM3的運(yùn)行方式存在著差異。在這里，我們分為非ROS和ROS兩種環(huán)境來進(jìn)行討論。

非ROS環(huán)境下運(yùn)行

1）EuROC數(shù)據(jù)集

用微型飛行器采集的視覺慣性數(shù)據(jù)集，包含雙目相機(jī)和IMU同步測量數(shù)據(jù)及位姿的真值。

這里需下載MH_01_easy.zip；下載地址：https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets

將其解壓后并命名為MH01；之后根據(jù)自己的地址${dir}來運(yùn)行。

• 純單目

./Monocular/mono_euroc ../Vocabulary/ORBvoc.txt ./Monocular/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono

• 純雙目

./Examples/Stereo/stereo_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Stereo/EuRoC.yaml?${dir}/MH01 ./Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_stereo

• 單目慣導(dǎo)

./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

• ?雙目慣導(dǎo)

./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

2）TUM VI 數(shù)據(jù)集

其采用的相機(jī)和IMU傳感器，在硬件上進(jìn)行了時間同步。

所提供的圖像具有高動態(tài)范圍，事先進(jìn)行了光度標(biāo)定，用20Hz的幀率采集，分辨率為1024像素*1024像素；三軸IMU采樣頻率為200Hz，可測量加速度和角速度。

需要下載數(shù)據(jù)集dataset-room1_512_16，下載地址：https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

• 純單目

./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

• 純雙目

./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

• 單目慣導(dǎo)

./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

• 雙目慣導(dǎo)

./Stereo-Inertial/stereo_inertial_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Stereo-Inertial/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam1/data Stereo-Inertial/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt Stereo-Inertial/TUM_IMU/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_stereoi

• ?RGB-D

這里下載數(shù)據(jù)集：rgbd_dataset_freiburg1_desk，下載地址：https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

然后下載associate.py，下載地址：https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools

目的是從rgb.txt?文件和?depth.txt?文件中讀取時間戳，并通過查找最佳匹配來連接它們。

之后開始運(yùn)行：

./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

ROS環(huán)境下運(yùn)行

• 純單目

rosrun ORB_SLAM3 Mono? Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/EuRoC.yaml

rosbag play MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/image_raw

• 純雙目

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

• 單目慣導(dǎo)

rosrun ORB_SLAM3 Mono_Inertial Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml

rosbag play MH_01_easy.bag

• 雙目慣導(dǎo)

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

下載數(shù)據(jù)集：rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag，fr1/xyz選擇more info找到bag文件后，然后下載。下載地址：

https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#freiburg1_xyz

之后運(yùn)行：

rosrun ORB_SLAM3 RGBD Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml

rosbag play rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag

至于KITTI數(shù)據(jù)集，我們留給感興趣的同學(xué)自行下載探索。下載地址：https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-643754.html

到了這里，關(guān)于實操指南：ORB-SLAM3的編譯運(yùn)行的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！