树莓派4b+ubuntu18.04使用ros运行ORB_SLAM2

最新推荐文章于 2024-10-13 16:56:09 发布
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#ubuntu #slam #计算机视觉

博主在尝试运行roscore时遇到错误，通过执行`sudo apt install python-roslaunch`发现python-roslib依赖版本不匹配。为解决此问题，博主使用`sudo aptitude install python-roslib`尝试修复依赖，但在处理python-catkin-pkg时遇到问题。随后，博主先卸载了python-catkin-pkg，再重新安装python-roslib，成功解决了依赖问题。最后，再次运行`sudo apt install python-roslaunch`，roscore得以正常启动。

首先尝试roscore，报错，尝试推荐解决办法sudo apt install python-roslaunch，出现如下问题：

判断python-roslib的依赖项的版本不对，尝试sudo aptitude install python-roslib解决依赖问题，发现在重写python-catkin-pkg时出现问题：

于是先使用aptitude卸载python-catkin-pkg，再尝试重装python-roslib，成功！

再次sudo apt install python-roslaunch，成功，roscore正常运行！

object814
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10-04 478
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移动机器人系列-----＞树莓派4B测试ORB-SLAM2
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树莓派4B运行ORB-SLAM2（手把手教学）
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06-16 3645
准备工作： 1、树莓派4B（4GB运行内存）、显示器、鼠标、键盘、32GB内存； 2、opencv3.2.0（从官网下载或着该链接：https://zh.osdn.net/projects/sfnet_opencvlibrary/downloads/opencv-unix/3.2.0/opencv-3.2.0.zip/）官网下载较慢、链接地址下载很快 3、pangolin（本人用的《视觉SLAM十四讲》中提供的，大家也可以百度下载，这个资源很好找）。 正式开始 一、树莓派开机后，首先要换镜像源（本人用的清华
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05-13 2740
以上就是运行ROS版本的ORB_SLAM的全部详细教程，主要是介绍了关于在ubuntu18.04中运行ORB_SLAM3的所有依赖的库的安装过程，和所遇到的一些报错的解决方法，最后也详细介绍如何下载，播放rosbag的形式，运行ORB_SLAM进行建图，下期分享如何在ubuntu18.04系统中使用自己的单目摄像头运行ORB_SLAM3。有什么问题，可以评论区里面交流讨论。
【ORB_SLAM系列1】—— 如何在Ubuntu18.04中安装运行非ROS版本的ORB_SLAM3跑官方数据集(全程手把手教学安装)
2401_82458959的博客
05-11 2507
ORB-SLAM3是一款基于特征点的实时单目SLAM系统，是SLAM领域的研究热点之一。它的核心算法是结合了ORB特征点提取和描述子匹配、单目RGB相机的深度估计、运动估计和地图优化等步骤，能够在实时性和精度之间取得平衡，适用于各种环境下的定位和建图任务。在各种应用领域都有广泛的应用，如室内导航、自动驾驶、机器人导航、增强现实等。通过在移动机器人和自主系统中实现实时的SLAM功能。帮助机器人实现自主导航和定位。本文详细介绍了ORB3的全部安装流程和问题解决的方法
Ubuntu18.04运行ORB_SLAM3以及ROS上运行ORB_SLAM3
weixin_45939751的博客
04-18 876
因为编译的东西比较多，不建议按照其他博主一样按照官方的教程完整进行编译，建议按照上述的博客写的一部分一部分编译，出错了也比较好找解决方法。**前提：**将各种SLAM用到的库都已经安装过了（跟着高博的《视觉SLAM十四讲》安装的，基本不会有啥错误）。上面博客提到的问题我都遇到了，按照其方法解决即可。还遇到了一个关于Sophus的报错，在这个。关于这个问题我会再继续研究，有知道答案的大佬也欢迎来指导，感激不尽！但是我的还需要修改路径，很奇怪，怀疑是自己没配好。之前跑VINS_FUSION时安装了，
Ubuntu18.04使用INDEMIND相机实时运行ORB_SLAM3
Naviga的博客
07-26 1060
写在前面：本文旨在用最少的废话写INDEMIND运行ORB_SLAM3，但是篇幅依旧很长，因为他的坑太多了！请读者一定要认真看完每一行，我只写重点，尽量帮读者避坑。不使用ORB_SLAM3官方源码！强烈建议使用INDEMIND公司修改过的ORB_SLAM3代码，理由如下①官方源代码需要手动修改一部分代码②INDEMIND给出的ORB_SLAM3文件包中附带了sophus库，并在cmakelist指向了路径，自己搞很麻烦（sophus库需用模板类，自己弄的时候很麻烦）
ORB-SLAM2安装过程记录(未使用ROS)
weixin_44387339的博客
08-03 1715
文章目录1. ORB-SLAM2 简介2. 安装依赖2.1 gcc g++ cmake2.2 Pangolin下载Pangolin的依赖编译安装Pangolin2.3 Opencv2.4 Eigen32.5 DBoW2 g2o3. 编译源码3.1 克隆仓库3.2 编译源码4. 编译错误以及解决方式4.1 error: usleep is not declared this scope4.2 error: static assertion failed: std::map must have the same
PC虚拟机+树莓派摄像头运行ORB-SLAM2命令流程
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alex1801
10-13 1475
安装cmake、git、gcc、g++。
[Surface PRO 6]UBUNTU16.04安装ROS系统，使用ORB-SLAM2（从卸载和win10上装双系统开始）
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03-08 1574
@ 说在前面 电脑配置 surface pro6 + win10 +Ubuntu 16.04 + ROS kinect Ubuntu卸载 楼主是UBUNTU小白，最近毕设要求使用ROS系统，在装双系统，卸载UBUNTU，安装ROS上填了许多坑，特此纪念以下为期一星期的安装和配置过程。（若有不当，欢迎交流！） 一开始楼主的电脑是有UBUNTU系统的，但是不小心用CCleaner清除了一些垃圾后Ubu...
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ubuntu18.04中ORB_SLAM2的运行
最新发布
03-26
### 配置和运行 ORB_SLAM2 的详细说明 #### 1. 系统准备 在开始之前，确保已经安装了 Ubuntu 18.04 操作系统。如果使用虚拟机，则无需将网络适配器设置为桥接模式[^3]。 #### 2. 安装依赖项 为了成功编译和运行 ORB_SLAM2，需要先安装必要的软件包和库文件。以下是具体的操作命令： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git libeigen3-dev libsuitesparse-dev \ libopencv-dev python-opencv qtbase5-dev libqt5opengl5-dev zlib1g-dev \ libboost-all-dev libyaml-cpp-dev -y ``` 上述命令会安装 CMake、Eigen3、SuiteSparse、OpenCV 和其他必需的开发工具以及库文件[^1][^2]。 #### 3. 下载 ORB_SLAM2 源码 通过 Git 命令克隆官方仓库到本地目录： ```bash git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git cd ORB_SLAM2 chmod +x Build.sh ./Build.sh ``` 此脚本会自动完成源码的构建过程，并生成可执行程序。 #### 4. 准备 Vocabulary 文件 下载预训练好的词袋模型 (Vocabulary file)，并将它放置于 `ORB_SLAM2/Vocabulary` 路径下。可以通过以下链接获取该文件[^2]: [Vocfile Download](https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2_Vocabulary) 将其命名为 `ORBVocabulary.fbow` 并复制至指定路径: ```bash wget https://raw.githubusercontent.com/raulmur/ORB_SLAM2_Vocabulary/master/orbvoc.txt.zip unzip orbvoc.txt.zip -d ./Vocabulary/ mv ./Vocabulary/orbvoc.txt ./Vocabulary/ORBvoc.fbow rm -rf orbvoc.txt.zip ``` #### 5. 测试单目 SLAM 实例 进入示例数据集所在的子目录，加载相机参数配置文件并启动应用程序： ```bash cd Examples/Monocular ../build/mono_tum vocab_file_path settings.yaml path_to_dataset_sequence ``` 这里需替换实际使用的词汇表位置 (`vocab_file_path`) 及实验场景对应的 YAML 设置文档 (^_^). #### 6. 使用 ZED 相机扩展功能 对于希望集成硬件设备如 Stereolabs 公司生产的 ZED 系列产品的情况,除了基础步骤外还需额外关注 NVIDIA 显卡驱动版本匹配问题以及 SDK 工具链部署情况[^4]. --- ### 注意事项 - 如果遇到任何错误提示，请仔细阅读日志信息定位原因后再尝试修复。 - 对于 ROS 用户来说，可以考虑利用 zed-ros-wrapper 插件简化流程处理.
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