ROS1 ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP-master运行报段错误（核心已转储）

原创 已于 2024-08-30 11:06:44 修改 · 2.1k 阅读 · 20 ·
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于 2022-06-09 15:04:45 首次发布
博主遇到C++程序运行时突然闪退并报段错误的问题，尝试了删除Thirdparty下DBOW2和g20中-march=native的方法无效。最终通过特定的修改解决了问题：只删除DBOW2下的-march=native，并将pointcloudmapping.h文件中的boolloopbusy改为boolloopbusy=false。经过多次尝试，程序运行成功。

运行没几秒突然画面闪退，报段错误。本人试过删除Thirdparty下的DBOW2和g20中的CMakeLists.txt文件中 -march=native 的方法，但是对我来说无效，还是报该错误。万能的优快云啊，有没有大佬知道这怎么修改？
在这里插入图片描述后续问题解决更新：
在通过大量尝试后，针对我的情况修改方法：
1）仅将Thirdparty下的DBOW2下的CMakeLists.txt文件中 -march=native删除。
2）将include下的pointcloudmapping.h文件中bool loopbusy修改为bool loopbusy=false
修改好后，他前几次运行还是突然报段错误，但是我多试几次，就好了，很奇怪，下图是运行成功的画面。
在这里插入图片描述

公子如钰
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ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP编译、问题解决、离线加载TUM数据和在线加载D435i相机数据生成稠密地图
重点记录机器人和自动驾驶相关领域的技术，尤其是计算机视觉，视觉SLAM等，不仅有前言文献或必备算法的学习，也会有实际应用的点滴经验
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ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP是基于ORB-SLAM2框架的一种RGB-D稠密地图构建算法。ORB-SLAM2是一种基于单目、双目和RGB-D相机的实时定位与建图（SLAM）系统，旨在通过计算机视觉技术实现机器人和自主驾驶汽车等设备的自主定位和地图构建。
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本文介绍了在运行ORBSLAM2_with_pointcloud_map时可能出现的段错误（核心已转储）问题，并提供了解决方法。我们还讨论了如何实现ORB-SLAM2实时稠密地图，包括添加实时彩色点云地图和保存点云地图的步骤。这篇博客将帮助您克服ORBSLAM2_with_pointcloud_map的运行障碍，使您能够成功使用这一功能强大的SLAM系统。
orbslam2段错误 (核心已转储)
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可能还会有libboost_filesystem.so.1.58.0和libopencv_core3.so.3.3出现同样的错误，同样是用该方法先找到该文件在系统中的所在位置，然后建立软链接。第三条语句在/home/ybl/ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP-master文件夹下重新打开终端执行，按下空格键后图像显示在可视化窗口中。viewer画面只有三色坐标轴，不显示点稠密点云图，按下r键即可出现，重新运行，大功告成！就依次编译，这样的话就能通过了，很奇怪不知道为什么。
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ros,orb-slam2-dense
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### ROS与ORB-SLAM2-Dense集成及使用教程 ROS（Robot Operating System）是一个灵活的框架，用于开发机器人软件[^1]。ORB-SLAM2-Dense 是一种基于 ORB 特征点的视觉同时定位与建图系统，并支持稠密重建功能。将 ORB-SLAM2-Dense 集成到 ROS 中可以实现更高效的机器人导航和环境感知。 #### 一、环境准备 确保安装了以下依赖项： - Ubuntu 系统（建议版本为 20.04） - ROS Noetic 或更高版本 - OpenCV 和 Eigen 库 - PCL（Point Cloud Library） 可以通过以下命令安装依赖项： ```bash sudo apt-get install ros-noetic-* sudo apt-get install libopencv-dev libeigen3-dev ``` #### 二、ORB-SLAM2-Dense 安装 下载并编译 ORB-SLAM2-Dense 源码。首先克隆仓库： ```bash git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2 cd ORB_SLAM2 mkdir build cd build cmake .. make -j4 ``` 配置完成后，确保生成可执行文件 `mono_dense` 或其他相关模块[^2]。 #### 三、ROS 集成 创建一个 ROS 包以封装 ORB-SLAM2-Dense 的功能： ```bash catkin_create_pkg orbslam2_ros std_msgs rospy roscpp ``` 在 `CMakeLists.txt` 文件中添加以下内容以链接 ORB-SLAM2-Dense 库： ```cmake find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) link_directories(/path/to/ORB_SLAM2/lib) # 替换为实际路径 add_executable(orbslam2_node src/orbslam2_node.cpp) target_link_libraries(orbslam2_node ${OpenCV_LIBS} /path/to/ORB_SLAM2/lib/libORB_SLAM2.so) ``` 编写节点代码 `src/orbslam2_node.cpp` 实现 ROS 与 ORB-SLAM2-Dense 的交互。以下是一个简单的示例： ```cpp #include <ros/ros.h> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <sensor_msgs/Image.h> #include "System.h" using namespace ORB_SLAM2; class ORBSLAMNode { public: ORBSLAMNode() : SLAM(System("VOCABULARY_PATH", "SETTINGS_PATH", System::MONOCULAR, true)) {} void ImageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; try { cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::MONO8); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what()); return; } SLAM.TrackMonocular(cv_ptr->image, msg->header.stamp.toSec()); } private: System SLAM; }; int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "orbslam2_node"); ros::NodeHandle nh; ORBSLAMNode node; ros::Subscriber sub = nh.subscribe("/camera/image_raw", 1, &ORBSLAMNode::ImageCallback, &node); ros::spin(); return 0; } ``` #### 四、运行测试 启动 ROS 节点并发布图像数据流： ```bash roslaunch orbslam2_ros launch_file.launch rosrun image_transport republish compressed in:=/camera/image_raw out:=/camera/image_mono ``` 确保相机驱动程序正常工作，并且图像消息能够被正确订阅。 #### 五、注意事项 - 如果需要稠密重建，请确保已启用相关选项，并调整参数文件中的设置[^3]。 - 在大规模环境中使用时，注意内存占用问题，可能需要优化 ORB-SLAM2-Dense 的配置。
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