用数据集跑ORB_SLAM2

本文详细介绍了如何在Ubuntu16.04环境下搭建ORB_SLAM2视觉里程计系统,包括所需依赖库的安装步骤、编译配置及运行示例数据集的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

运行环境是Ubuntu16.04

step1.

下载:https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

下载ORB_SLAM2的压缩包,并解压到主目录下,得到ORB_SLAM2-master文件夹。

step2.

按照上面网址依次安装Pangolin   OpenCV   Eigen3   DBow2和g2o。

step3.

进入到ORB_SLAM2-master文件夹下

cd ORB_SLAM2-master

step4.

chmod +x build.sh
./build.sh

(执行完这一步,会在ORB_SLAM2-master下的lib文件夹中创建libORB_SLAM2.so,并在Examples文件夹中创建可执行文件mono_tum,mono_kitti, rgbd_tum, stereo_kitti, mono_euroc和stereo_euroc)

step5.

这里选择从TUM Dataset下载数据集

 http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

这里下载的是rgbd_dataset_freiburg1_xyz 。

如果要运行单目的话在终端输入:

./Examples/Monocular/mono_tum ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/TUM1.yaml ../Downloads/rgbd_dataset_freiburg1_xyz

(TUM后面跟的数字和下载的数据集中的数字一样,后面的Downloads/rgbd_dataset_freiburg1_xyz是我下载的数据集保存的路径)

要运行RGBD的话有两步,而且需要一个associate.py文件,将 RGB 图和深度图合在一起。我们这里采用 TUM 提供的 associate.py 脚本:

associate.py

下载后放在 ORB_SLAM2 -master的根目录下,先运行:

python associate.py ../Downloads/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/rgb.txt ../Downloads /rgbd_dataset_freiburg1_xyz/depth.txt > ../Downloads/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associations.txt

然后再在终端输入开始运行:

./Examples/RGB-D/rgbd_tum ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/RGB-D/TUM1.yaml ../Downloads/rgbd_dataset_freiburg1_xyz ../Downloads/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/associations.txt
RGBD的比单目的多了一步。
<think>好的,我需要帮用户解决在Ubuntu 20.04上使用ROS Noetic运行ORB_SLAM2适配KITTI数据集的问题,特别是缺少launch文件的情况。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的线索。 引用[1]提到OpenCV版本的问题,用户可能需要调整OpenCV的路径和版本。引用[3]中用户修改了CMakeLists.txt来指定OpenCV 4.2.0的路径,这说明在编译ORB_SLAM2时需要注意OpenCV的配置,尤其是当使用较新版本的OpenCV时可能需要手动设置路径。 引用[2]提到用户已经成功编译了ORB_SLAM2,并用TUM数据集运行,生成了轨迹。但KITTI数据集可能需要不同的启动配置,特别是因为KITTI数据格式和传感器输入可能与TUM不同。用户的问题在于缺少launch文件,所以需要指导用户如何为KITTI创建或配置相应的ROS launch文件。 首先,ORB_SLAM2原本可能没有为ROS Noetic适配的launch文件,特别是针对KITTI的。ROS Noetic使用的版本可能与之前的ROS版本(如Melodic)不同,所以可能需要调整包依赖和节点配置。 接下来,我需要考虑KITTI数据集在ROS中的使用方式。通常,KITTI数据集需要以ROS bag文件或通过某种方式发布话题(如图像、相机信息、IMU数据等)。用户可能需要将KITTI数据转换为ROS的话题格式,或者使用现有的工具来播放数据集。 然后,关于launch文件的创建,用户需要确定ORB_SLAM2的ROS节点需要哪些参数和话题订阅。例如,单目、立体还是RGB-D模式?KITTI数据集通常使用立体相机,所以可能需要运行ORB_SLAM2的stereo或mono节点,具体取决于数据集配置。 此外,需要确保ORB_SLAM2的ROS包正确安装,并且相关路径在ROS_PACKAGE_PATH中。用户可能在编译时需要启用ROS支持,这通常在CMakeLists.txt中设置。 可能的步骤包括: 1. 检查ORB_SLAM2的ROS包是否存在,并确认是否支持Noetic。 2. 创建自定义的launch文件,指定KITTI数据集的话题名称、参数文件路径等。 3. 调整参数文件(如yaml)以匹配KITTI相机的内参和配置。 4. 处理可能的环境变量和依赖项,如OpenCV、Eigen等。 用户可能遇到的问题包括话题名称不匹配,相机参数错误,或者缺少必要的依赖。例如,KITTI的左右图像话题可能需要映射到ORB_SLAM2预期的左右图像话题名称。此外,如果用户使用的是原始KITTI数据集而非ROS bag,可能需要一个节点来读取图片并发布为ROS话题。 最后,测试和调试步骤也很重要,例如使用rostopic list检查话题是否正确发布,查看ORB_SLAM2的输出是否有错误,以及确保轨迹生成和评估工具(如evo)正确配置。</think>以下是在Ubuntu 20.04上通过ROS Noetic运行ORB_SLAM2处理KITTI数据集的步骤及缺失launch文件的解决方案: --- ### 一、环境配置与源码修改 1. **解决OpenCV兼容性问题** 修改`ORB_SLAM2/CMakeLists.txt`,显式指定OpenCV路径(假设使用OpenCV 4.2.0): ```cmake set(OpenCV_DIR "/usr/local/opencv420/lib/cmake/opencv4") # 根据实际路径修改 find_package(OpenCV 4.2.0 REQUIRED) # 要求最低版本匹配[^3] ``` 2. **编译支持ROS的ORB_SLAM2** 在编译时启用ROS支持: ```bash chmod +x build_ros.sh ./build_ros.sh # 确保ROS Noetic环境已激活 ``` --- ### 二、创建KITTI适配的ROS Launch文件 1. **新建launch文件** 在`ORB_SLAM2/ROS/ORB_SLAM2/launch`目录下创建`kitti_stereo.launch`: ```xml <launch> <node name="ORB_SLAM2" pkg="ORB_SLAM2" type="Stereo" args="$(find ORB_SLAM2)/Vocabulary/ORBvoc.txt $(find ORB_SLAM2)/Examples/Stereo/KITTI00-02.yaml true" output="screen"> <remap from="/camera/left/image_raw" to="/kitti/camera_gray_left/image_raw" /> <remap from="/camera/right/image_raw" to="/kitti/camera_gray_right/image_raw" /> </node> </launch> ``` - `KITTI00-02.yaml`需包含KITTI相机的内参和ORB-SLAM2参数配置[^2] - 根据实际数据集的话题名称修改`<remap>`标签 2. **调整KITTI参数文件** 在`Examples/Stereo/KITTI00-02.yaml`中确认以下关键参数: ```yaml Camera.fps: 10 Camera.bf: 0.54 # 基线×焦距(需根据KITTI标定数据调整) ThDepth: 40.0 # 深度阈值 ``` --- ### 三、运行与数据准备 1. **转换KITTI数据集为ROS话题** - 若使用原始图片序列,编写Python脚本发布图像话题: ```python # 示例代码片段(需安装cv_bridge) import rospy from sensor_msgs.msg import Image def publish_images(): left_pub = rospy.Publisher(&#39;/kitti/camera_gray_left/image_raw&#39;, Image, queue_size=10) right_pub = rospy.Publisher(&#39;/kitti/camera_gray_right/image_raw&#39;, Image, queue_size=10) # 加载图像并转换为ROS消息格式 ``` - 或使用`kitti2bag`工具生成ROS bag文件[^1]。 2. **启动ORB_SLAM2节点** ```bash roslaunch ORB_SLAM2 kitti_stereo.launch ``` --- ### 四、轨迹评估(使用evo工具) 1. **保存轨迹文件** ORB_SLAM2默认输出`CameraTrajectory.txt`,将其转换为TUM格式: ```bash python2 path_to_orbslam2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/scripts/convert_orb_to_tum.py CameraTrajectory.txt trajectory.tum ``` 2. **执行轨迹评估** ```bash evo_ape kitti ground_truth.txt trajectory.tum -va --plot ``` --- ### 常见问题解决 - **No rule to make target libDBoW2.so**:检查`Thirdparty/DBoW2`和`Thirdparty/g2o`是否成功编译 - **话题未订阅**:通过`rostopic list`确认输入话题名称与launch文件匹配 - **轨迹漂移**:调整ORB-SLAM2参数文件中的特征点数量(`ORBextractor.nFeatures`)和匹配阈值 ---
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