ubuntu18.04 安装DBoW3及其CMakeLists.txt配置

Ubuntu18.04下DBoW3安装指南
本文详细介绍了如何在Ubuntu18.04系统中安装DBoW3,包括从源码下载到编译安装的全过程,并提供了CMakeLists.txt的配置示例,以及OpenCV3.4.4及其contrib_modules和VIZ模块的安装方法。

一、DBoW3下载地址

二、编译

mkdir build
cd build
cmake -DUSE_CONTRIB=ON .. #如果安装OpenCV时没有安装 contrib_modules则应该直接cmake ..(OpenCV及 contrib_modules及VIZ在ubuntu18.04下安装方法见文末链接)
make
sudo make install

OpenCV3.4.4 with contrib_modules and VIZ 在ubuntu18.04下安装方法

CMakeLists.txt配置

set( DBoW3_INCLUDE_DIRS "/usr/local/include" )
set( DBoW3_LIBS "/usr/local/lib/libDBoW3.so" )

target_link_libraries( 可执行文件名 ${DBoW3_LIBS} )
<think>好的,我现在需要在Ubuntu 18.04安装配置ORB-SLAM3。我之前没有太多经验,所以得仔细看看步骤。首先,我应该检查用户提供的引用内容,看看有没有相关的指导。引用[1]是关于Ubuntu 20.04的,引用[2]和[3]都是针对Ubuntu 18.04的,特别是引用[2]提到了从头搭建ORB_SLAM3,并在测试集和相机上进行测试,而引用[3]提供了具体的操作步骤整理,包括sudo ldconfig的作用。这可能对我的安装有帮助。 首先,用户的需求是在Ubuntu 18.04上部署ORB-SLAM3。我需要整理一个步骤指南,可能包括安装依赖项、克隆代码库、配置环境、编译安装等步骤。根据引用中的信息,特别是引用[2]和[3],需要确保所有依赖库正确安装,比如Pangolin、OpenCV、Eigen3等。此外,可能需要注意版本兼容性问题,比如OpenCV的版本是否适配ORB-SLAM3的要求。 接下来,我需要考虑依赖安装。ORB-SLAM3的依赖可能包括CMake、gcc、g++、Python等基本工具,以及Pangolin、OpenCV、Eigen3DBoW2和g2o等库。引用[3]提到sudo ldconfig的作用是刷新共享库缓存,这可能在安装完某些库后需要执行。例如,安装完Pangolin之后可能需要运行sudo ldconfig,以确保系统能找到新安装的库。 然后是克隆ORB-SLAM3的仓库,这里可能需要使用git命令克隆官方仓库,并切换到合适的版本分支,比如使用git checkout tags/V0.4-beta或者master分支,具体要看官方最新的稳定版本是什么。同时,还需要注意子模块的初始化,可能需要git submodule update --init --recursive来获取必要的子模块代码。 接下来是编译安装。编译过程中可能需要调整CMakeLists.txt中的设置,比如根据OpenCV的安装路径修改对应的路径。如果出现找不到OpenCV或其他库的错误,可能需要检查CMake的配置是否正确,或者是否安装了正确版本的依赖项。 测试部分,可能需要下载EuRoC数据集,并运行指令测试ORB-SLAM3的效果。如果用户有自己的相机,比如D345i,可能还需要配置相机的驱动和ROS包,这部分可能需要额外的步骤,但用户的问题可能主要集中在安装配置ORB-SLAM3本身,因此可能需要分步骤说明。 在整理步骤时,需要确保每个命令的正确性,例如安装依赖时使用sudo apt-get install,克隆仓库时使用正确的URL。同时,需要注意可能的错误点,比如权限问题,需要sudo,或者路径问题,需要用户进入正确的目录进行操作。 另外,引用[3]提到了sudo ldconfig的作用,在安装某些库之后可能需要执行这个命令,比如安装完Pangolin之后,或者在安装完其他共享库之后,以确保系统能够识别新安装的库文件。 可能的常见问题包括依赖项版本不兼容、编译错误、缺少头文件或库文件等。例如,如果OpenCV的版本过高或过低,ORB-SLAM3可能无法正确编译,这时候需要用户安装指定版本的OpenCV。或者,在编译过程中出现关于C++11特性的错误,可能需要检查CMakeLists.txt中的编译选项是否启用了C++11标准。 最后,生成相关问题需要考虑用户在安装过程中可能遇到的后续问题,例如如何测试不同的数据集、如何处理相机实时输入、如何集成ROS支持,以及常见的编译错误的解决方法等。</think>### 在Ubuntu 18.04安装配置ORB-SLAM3的步骤指南 #### 1. **安装系统依赖** 首先更新系统并安装基础编译工具: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y cmake git gcc g++ python3-dev libeigen3-dev libboost-all-dev ``` #### 2. **安装Pangolin(用于可视化)** Pangolin是ORB-SLAM3的可视化依赖库: ```bash cd ~ git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git cd Pangolin mkdir build && cd build cmake .. make -j4 sudo make install sudo ldconfig # 刷新共享库缓存[^3] ``` #### 3. **安装OpenCV(建议版本4.2以上)** 安装OpenCV依赖项: ```bash sudo apt-get install -y libopencv-dev python3-opencv ``` 如果默认仓库版本过低,需手动编译OpenCV 4.2+(具体步骤可参考OpenCV官方文档)。 #### 4. **克隆ORB-SLAM3仓库并初始化子模块** ```bash cd ~ git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git cd ORB_SLAM3 git checkout tags/V0.4-beta # 使用稳定版本 git submodule update --init --recursive # 初始化DBoW2和g2o子模块 ``` #### 5. **编译ORB-SLAM3** 修改`CMakeLists.txt`以适配系统环境(如OpenCV路径),然后编译: ```bash cd ORB_SLAM3 mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make -j4 ``` #### 6. **测试安装(使用EuRoC数据集)** 1. **下载EuRoC数据集**:从[Machine Vision Group](https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets)下载`MH_01_easy.zip`并解压。 2. **运行单目SLAM测试**: ```bash ./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml /path/to/MH_01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt ``` #### 常见问题解决 - **OpenCV版本冲突**:若报错`找不到OpenCV`,需在`CMakeLists.txt`中指定路径,例如: ```cmake set(OpenCV_DIR "/usr/local/share/OpenCV") ``` - **Eigen3路径问题**:确保已安装`libeigen3-dev`,并在CMake中正确链接。 - **权限不足**:编译时若报权限错误,尝试使用`sudo make install`。 --- ###
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