ROS平台下INDEMIND双目惯性模组SDK教程

原创 已于 2023-10-13 19:30:09 修改 · 1.8k 阅读 · 6 ·
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#INDEMIND #ROS #imu

于 2023-03-22 21:24:06 首次发布
本文详细记录了在Ubuntu16.04/18.04系统上，使用INDEMINDM1SDK进行视觉SLAM开发的全过程，包括安装ROS环境，搭建仿真环境，配置OpenCV和相关依赖，以及编译SDK和运行示例程序，展示了从获取原始图像、IMU数据到深度图、点云图和物体检测等功能。

实验室做视觉SLAM需要IMU相机，购入INDEMIND双目惯性模组运行多模态融合的感知定位，根据官方例程加以改进，运行实例并记录。IDEMIND这款双目摄像头可以匹配ubuntu18.04和ubuntu16.04两个版本的ubuntu，但是最好使用ubuntu16.04版本。

双目惯性模组 SDK1.4.2 版本改进了不少，官网上关于ROS环境下的教程十分简略，直接按照官网的步骤无法实现相机数据读取并发布到指定的topic上，于是把自己的安装过程记录下来，方便以后查阅。

文章目录

一、配置版本信息

系统版本
Ubuntu16.04/18.04
ROSkinetic
Pangolin0.5
Eigen3.2.92
Opencv3.3.1
Boost1.81

二、安装ROS环境

小鱼老师把国外关于ROS的库放到了自己的服务器上，所以只用向他的服务器发送命令就能快速安装

安装ROS系统配置比较复杂，Ubuntu20.04对应ROS版本为noetic，推荐使用小鱼老师的一键安装、配置ROS的代码

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

kinetic(ROS1)

在这里插入图片描述

三、仿真环境搭建

1、家目录下创建工作空间catkin_ws

mkdir catkin_ws

2、进入 catkin_ws文件夹，并在里面建立新的 src 文件夹

cd catkin_ws
mkdir src

3、进入src文件夹，并把当前文件夹初始化为workspace属性的文件夹

cd src
catkin_init_workspace

如果/home/你的用户名/catkin_ws/src文件夹下出现了CMakeLists文件，说明工作空间生成成功。
在这里插入图片描述

4、接下来对工作空间进行编译，打开一个新终端，进入catkin_ws文件夹

cd  ~/catkin_ws
catkin_make

5、产生install文件夹

catkin_make install

在这里插入图片描述

6、设置环境变量，打开一个新终端修改.bashrc

sudo vim ~/.bashrc

在 .bashrc 尾部添加

source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

在这里插入图片描述

7、刷新环境变量

cd catkin_ws
source ~/.bashrc

四、INDEMIND M1 SDK准备

1、获取代码

git clone https://github.com/indemind/IMSEE-SDK.git

2、准备依赖

cd  IMSEE-SDK
make init

在这里插入图片描述

3、OpenCV3.4.3编译库

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv/
git checkout tags/3.4.3

mkdir build
cd build/

cmake \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
\
-DWITH_CUDA=OFF \
\
-DBUILD_DOCS=OFF \
-DBUILD_EXAMPLES=OFF \
-DBUILD_TESTS=OFF \
-DBUILD_PERF_TESTS=OFF \
..

make -j4
sudo make install

在这里插入图片描述

4、protobuf安装

（1）安装依赖

sudo apt-get install autoconf automake libtool

（2）protobuf编译

git clone https://github.com/google/protobuf.git
cd protobuf
git submodule update --init --recursive
./autogen.sh
./configure
make
make check
sudo make install
sudo ldconfig # refresh shared library cache.

autogen文件连接速度不理想，网盘自取

autogen.sh文件
519w

在这里插入图片描述
把protobuf的src目录下的hello.c和Makefile.am文件拷贝到本机protobuf的src目录
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

protoc --version # 若安装成功，将显示protoc版本

在这里插入图片描述

5、MNN安装

git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
cd MNN
./schema/generate.sh
mkdir build

cd build
cmake ..

在这里插入图片描述

make -j4

在这里插入图片描述

sudo make install

在这里插入图片描述

安装好OpenCV与MNN后，可以开始编译SDK中的demo了

6、驱动安装

cd /geekfanr/catkin_ws/src/IMSEE-SDK  # <IMSEE-SDK> 为安装的SDK具体路径
make init

7、编译样例

cd /geekfanr/catkin_ws/src/IMSEE-SDK  # <IMSEE-SDK> 为安装的SDK具体路径
make demo

五、SDK功能展示

cd /home/geekfanr/catkin_ws/src/IMSEE-SDK/demo/output/bin

sudo su

1、通过 SDK 回调获取原始图片并显示

./get_image

在这里插入图片描述

2、通过 SDK 回调获取 imu 数据

 ./get_imu

在这里插入图片描述

3、通过 SDK 回调获取矫正后的图片并显示

./get_rectified_img

在这里插入图片描述

4、通过 SDK 回调获取视差图并显示

./get_disparity

在这里插入图片描述

5、通过 SDK 使能高精度模式并通过回调获取视差图显示

可以根据源码中相应 api 设置高精度或高速深度计算模式，其中默认模式为高速深度计算模式；注意，目前高精度模式只在 x64 ubuntu 起效

./get_disparity_with_high_accuracy

在这里插入图片描述

6、通过 SDK 回调获取深度图并显示

./get_depth

在这里插入图片描述

7、通过 SDK 回调获取深度图并显示，同时可显示光标所指像素及周围九个像素的深度值

在这里插入图片描述

8、通过 SDK 回调获取深度学习物体检测结果

./get_detector

9、通过 SDK 回调获取点云图并显示

在这里插入图片描述

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