ORB-SLAM2搭建详细过程_orb slam框架搭建python-优快云博客

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ORB-SLAM是15年一个西班牙博士做的[1]，工程效果来看，是目前最好的了。ORB-SLAM是针对单目做的slam，最新的是ORB-SLAM2，支持单目、双目和RGB-D接口。这里对ORB-SLAM2的环境搭建做一个记录，里面遇到的坑也有解决办法，可以参考。

系统环境：Ubuntu14.04

1.设置root密码（若为新装的系统）：

（1）打开一个终端Ternimal，输入

sudo passwd
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然后设置root用户的密码
（2）新建文件夹：

mkdir ORB_SLAM
cd ORB_SLAM
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2.安装必备软件：

（1）更新apt库

sudo apt-get update
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（2）安装git

sudo apt-get install git
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（3）安装cmake

sudo apt-get install cmake
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（4）安装Pangolin
安装依赖：
a、opengl：
b、GLEW：

sudo apt-get install libglew-dev
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c、Boost：

sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
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d、Python2/Python3：

sudo apt-get install libpython2.7-dev
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e、编译基础库

sudo apt-get install build-essential
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安装Pangolin：

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
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修改
Pangolin/src/display/device/display_x11.cpp
注释第123行和124行（这个地方有朋友说没有找到，可能是胖果林后面更新了，把这里改了，那就不用管了）

//GLX_SAMPLE_BUFFERS , glx_sample_buffers,
//GLX_SAMPLES , glx_sample_buffers > 0 ? glx_samples : 0,
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终端里输入

mkdir build
cd build
cmake -DCPP11_NO_BOOST=1 ..
make -j 
（建议不要使用make -j，使用make。如果用make -j是使用多处理器编译，可能造成死机）
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（5）安装OpenCV
安装依赖：
a、编译器相关：

sudo apt-get install build-essential
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b、必须依赖：

sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev
libavformat-dev libswscale-dev
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c、可选安装：

sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
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安装OpenCV：
a、官网下载OpenCV 2.4.11 for Linux下载地址，解压到Ubuntu中
b、进入OpenCV文件夹，配置工程

mkdir release
cd release
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
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c、编译

make
sudo make install
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（6）安装Eigen
下载Eigen下载地址，进入到在解压后的Eigen文件夹（例如eigen-eigen-07105f7124f9）下

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
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（7）安装BLAS and LAPACK库

sudo apt-get install libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev
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3.安装ORB_SLAM：
（1）Clone the repository:

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
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（2）编译：

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
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修改./build.sh，可以安装vim

sudo apt-get install vim
vim ./build.sh 
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修改最后一行，改为make

./build.sh
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4.测试ORB_SLAM2

这里下载了一个单目相机的测试数据集进行测试。

（1）下载测试数据集

Download a sequence from http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download and uncompress it.

（2）执行命令：

Execute the following command. Change TUMX.yaml to TUM1.yaml,TUM2.yaml or TUM3.yaml for freiburg1, freiburg2 and freiburg3 sequences respectively. Change PATH_TO_SEQUENCE_FOLDERto the uncompressed sequence folder.

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER
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出结果就OK了，以后会对ORB-SLAM的算法进行一些研究记录，敬请期待。

引用

[1] Raúl Mur-Artal, J. M. M. Montiel and Juan D. Tardós. ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics, vol. 31, no. 5, pp. 1147-1163, 2015. (2015 IEEE Transactions on Robotics Best Paper Award). PDF.