LSD-SLAM使用教程

最新推荐文章于 2025-04-11 11:51:00 发布

intwzt

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分类专栏： SLAM 文章标签： computer version slam ROS

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/intwzt/article/details/49704203

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因为科研需要最近调试LSD-SLAM，非常好的算法，附带代码和使用说明，只能说国外的开源氛围真的很好，国内想要搞好科研，也许开源是一条路吧。

在网上找了一下，关于lsd-slam相关的博文只有两三篇，分别是“雪吟花落”http://blog.youkuaiyun.com/xueyinhualuo/article/details/48490939和http://www.bubuko.com/infodetail-1010849.html，但是内容不是很齐，介绍也不够详细，想要白手起家的调通lsd-slam还需很多步骤，下面让我慢慢道来：

设备很简单，需要一个摄像头，Ubuntu系统是必须的，我用的是14.04，其他版本还没试过，摄像头最普通的就可以，但是这里注意摄像头最好不要变焦的，如果手头只有变焦的，请调整好焦距之后固定摄像头调焦环，因为后面需要对摄像头进行标定，调焦会改变摄像头内参数。

需要说明的是，安装步骤最好按照官网来做，因为官网的教程基本是没有错误的，就算出了错也会很快修改，个人博客就不一样了。我的这篇文章就是给大家引个路，把操作过程连起来，另外说明我在调试中掉进的坑，让各位少走弯路。

1.首先你需要在Ubuntu上安装ROS，推荐官网的安装方法，注意最好用indigo版本的ROS，http://wiki.ros.org/indigo/Installation/Ubuntu 如果看英文有困难的话可以对照中文版的，但是这里的中文版是ROS最新的jade版本的，复制指令时要注意，http://wiki.ros.org/cn/jade/Installation/Ubuntu。（注意ros源可以选中国或者新加坡的，官网也有说明）安装好ROS之后，可以添加易科实验室的更新源，然后update和upgrade，可以参考易科实验室http://blog.exbot.net/archives/2001。

不需要单独安装opencv！不需要单独安装opencv！不需要单独安装opencv！重要的事情说三遍，ROS自带的opencv就可以了。雪吟花落的微博建议的安装步骤会出错，这点我特别求证了正在卡内基梅隆大学访问的导师，确实不用单独安装opencv，而且亲试安装opencv后会有错误发生。

2.安装你的摄像头驱动，如果你是用的是普通的摄像头，那么请参考http://blog.youkuaiyun.com/xueyinhualuo/article/details/48490939，博主用的是Xtion，驱动安装参考http://www.cnblogs.com/cj2014/p/4007165.html。

3.标定你的摄像头，我用的是matlab的toolbox工具箱，这里有文档：http://wenku.baidu.com/link?url=UhysNXTFL9UiHEA-XbXoh83tffm5PzCn5psDSO194cuiqoUbm5eMiAOs4uYAaEBtqvlX9G-RoEw8v7sJYq7TS4VH5qnxURqJ6uMYVvjw4em ，需要注意的是，lsd-slam对标定的文件格式和数据格式是有要求的，可以参考github上的说明https://github.com/tum-vision/lsd_slam，（3.1.3 Camera Calibration）切记文件格式和数据格式！

4.生成标定文件之后，我们开始安装LSD-SLAM，可以参考官网的说明https://github.com/tum-vision/lsd_slam，切记按照官网的说明一步一步来做，依赖文件一定要安装好，否则很容易出问题。

如果你是用的是数据集模式，那么直接引用官网的数据包就可以了，但是当使用的是摄像头模式的时候，官网上说：

rosrun lsd_slam_core live_slam /image:=<yourstreamtopic> /camera_info:=<yourcamera_infotopic>

<yourstreamtopic>，见名知意，就是视频流主题的意思，topic是ROS的一个概念，如果你不了解的话，最好先了解ROS的基本概念，那么这里填什么呢，填的就是你视频窗口上面的那个名字，因为ROS会默认把topic做为视频窗口的名字，注意填写完全，我用的Xtion是/camera/rgb/image，yourcamera_infotopic是刚才第3步生成的摄像头标定文件。

按照这个步骤就能得到最后的结果。