ORB SLAM2运行步骤/怎样跑通orbslam2

前言:其实都在程序包的readme.md里,这里以ROS+单目为例

Step1:下载ORB_SLAM2放进~/catkin_ws/src下面

Step2:安装各种依赖项,github官网都写了

Step3:编译ThirdParty下面的库,可以挨个进入cmake+make,也可以执行给的build.sh,具体怎么用这个文件readme.md里面给了:

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

Step4:(如果执行过上面的build.sh文件这一步就不用了)进入Vocabulary解压里面的文件

Step5:启动我上一篇博文里面的cv_camera把摄像头数据发布到topic

Step6:进入/home/kylefan/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src下面打开ros_mono.cc把程序里面的topic改为/cv_camera/image_raw,具体还要查看自己的rviz,然后进入/home/kylefan/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/

### 配置和运行 ORB-SLAM2 的详细指南 #### 一、环境准备 为了成功配置和运行 ORB-SLAM2,首先需要确保操作系统满足最低需求。推荐使用 Ubuntu 20.04 或更高版本作为开发平台[^1]。 以下是必要的依赖项及其安装方法: - 安装 ROS Noetic(如果计划集成 ROS 功能)。 - 安装 OpenCV 和 Eigen 库,这些是 ORB-SLAM2 正常工作的核心依赖项。 - Gazebo 可选用于仿真测试场景下的 SLAM 性能。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install ros-noetic-desktop-full python3-catkin-tools cmake libopencv-dev libeigen3-dev ``` #### 二、源码获取与编译 下载官方发布的 ORB-SLAM2 源码仓库,并按照说明完成初始化设置: ```bash git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh ``` 上述脚本会自动检测系统中的必要组件是否存在缺失情况;若有,则需手动补充相应包文件^。 对于双目标定功能的支持,还需额外克隆 Vocabulary 文件夹内的词典资源至项目根目录下[^2]: ```bash wget http://webdiis.unizar.es/~tomas/orbvoc.txt.zip unzip orbvoc.txt.zip -d ./Vocabulary/ rm -rf __MACOSX/ mv *.txt . rmdir Vocabulary/ mkdir Vocabulary mv * Vocabulary/. ``` #### 三、数据集加载与执行流程 利用公开可用的数据集合比如 TUM RGB-D Benchmark 来验证算法效果。具体操作如下所示[^3]: 1. 下载所需序列图像以及对应的相机参数描述文档; 2. 修改 `Examples` 路径下的启动脚本以适配个人存储位置; 3. 执行单线程或多线程模式下的定位映射任务命令行实例化过程。 ```python # 单目视觉输入方式调用示例 rosrun orbslam2 Mono path_to_vocabulary_file.yaml \ path_to_settings.yaml /camera/image_raw:=input_topic_name ``` 过以上步骤即可顺利完成整个系统的搭建工作流并向外界展示初步成果。 #### 四、性能评测环节 借助第三方开源软件 Evo 对比分析估计轨迹同真实路径之间的偏差程度指标RMSE等统计数值表现水平高低优劣之处. ---
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