【ORB_SLAM2源码解读】Intel RealSense Depth Camera D435i 双目 RGBD 小觅双目 自制双目 跑通 ORB_SLAM2 RTAB-Map

本文介绍了使用小觅双目摄像头MYNTEYE-S1030-IR和自制双目摄像头在ORB-SLAM2与RTAB-Map上的测试效果,包括摄像头的配置、标定、ORB-SLAM2与RTAB-Map的启动和运行截图。测试结果展示了不同设备在SLAM算法上的应用表现。

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<think>好的,我现在需要帮用户解决在Ubuntu 20.04上安装RTAB-MapD435i设备进行语义建图的问题。首先,我得回忆一下RTAB-Map的安装步骤和相关依赖。 RTAB-Map是一个基于ROS的SLAM工具,支持深度相机如D435i。Ubuntu 20.04对应的ROS版本是Noetic,所以用户可能需要先安装ROS Noetic。不过用户之前提到的引用中有关于ROS 2和C++14的内容,但ROS Noetic是ROS 1的最后一个版本,使用C++11或更高。不过安装步骤中可能需要处理编译选项,比如设置CMAKE_CXX_STANDARD,如引用[1]提到的,可能需要确保编译器支持C++14,虽然ROS 1默认可能用C++11,但某些包可能需要更高标准。这点需要注意。 接下来,安装RTAB-Map本身。常可以过二进制包或源码安装。二进制安装简单,但可能版本较旧;源码安装可以获取最新功能。用户如果需要语义建图,可能需要最新的版本,所以可能需要源码编译。 然后,D435iIntelRealSense相机,需要安装相应的驱动和ROS包。RealSense的ROS包是librealsenserealsense-ros。需要确保这些驱动正确安装,并且ROS包能够识别D435i设备。 关于语义建图,可能需要集成语义分割的模型到RTAB-Map中。例如,用户提到的引用[2]是关于CoSMix的ECCV2022论文,涉及3D LiDAR的语义分割,但这里用户使用的是深度相机D435i,可能需要不同的语义模型。可能需要使用如Detectron2、Mask R-CNN或其他语义分割框架,将结果输入RTAB-Map中实现语义建图。 步骤可能包括: 1. 安装ROS Noetic。 2. 安装librealsense SDK和realsense-ros包。 3. 安装RTAB-Map的ROS包,可能需要从源码编译。 4. 配置语义分割模型,将其输出与RTAB-Map结合。 5. 启动相关节点,进行语义建图。 需要注意的依赖项包括PCL、OpenCV、TensorFlow/PyTorch(如果使用深度学习模型)等。此外,编译时可能出现的问题,如依赖缺失、C++标准不匹配等,需要参照错误信息解决。例如,引用[1]中提到设置C++14标准,可能在编译某些部分时需要修改CMakeLists.txt文件,添加set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)。 用户可能遇到的问题包括驱动不兼容、ROS包版本冲突、语义模型与RTAB-Map接口不匹配等。需要分步骤指导,确保每个环节正确。 最后,生成相关问题,考虑用户可能的后续疑问,如优化建图、处理具体错误、扩展功能等。</think>### RTAB-Map在Ubuntu 20.04的安装与D435i语义建图配置 #### 1. 安装ROS Noetic RTAB-Map依赖ROS环境,Ubuntu 20.04需安装ROS Noetic: ```bash sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu focal main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654 sudo apt update sudo apt install ros-noetic-desktop-full echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 2. 安装Intel RealSense驱动与ROS包 D435i需先安装SDK和ROS接口: ```bash # 安装librealsense sudo apt install librealsense2-dev librealsense2-utils # 安装realsense-ros mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git cd .. rosdep install --from-paths src --ignore-src -y catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release source devel/setup.bash ``` #### 3. 编译安装RTAB-Map 建议源码编译以支持最新功能: ```bash cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/introlab/rtabmap_ros.git cd .. catkin_make -j$(nproc) -DCMAKE_CXX_STANDARD=14 # 强制C++14标准[^1] ``` #### 4. 配置语义建图 需将语义分割模型集成到RTAB-Map流水线: - **方法1**:使用预训练模型(如Mask R-CNN)生成语义标签,过ROS话题发布到`/semantic_labels`,并在RTAB-Map启动时启用语义融合: ```bash roslaunch rtabmap_ros rtabmap.launch \ args:="--Mem/IncrementalMemory false --Mem/InitWMWithAllNodes true" \ depth_topic:=/camera/aligned_depth_to_color/image_raw \ rgb_topic:=/camera/color/image_raw \ semantic_labels_topic:=/semantic_labels ``` - **方法2**:使用CoSMix等3D分割框架(需适配D435i数据格式)[^2]。 #### 5. 启动D435i与建图 ```bash # 启动相机 roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch align_depth:=true # 启动RTAB-Map语义建图 roslaunch rtabmap_ros rtabmap.launch \ visual_odometry:=false \ args:="--delete_db_on_start --Optimizer/GravitySigma 0.3" \ depth_topic:=/camera/aligned_depth_to_color/image_raw \ rgb_topic:=/camera/color/image_raw \ camera_info_topic:=/camera/color/camera_info \ approx_sync:=false ``` #### 验证 - 打开RViz查看地图:`rosrun rviz rviz -d $(rospack find rtabmap_ros)/launch/config/rgbd.rviz` - 检查语义标签是否融合到地图中(需模型输出支持)。 ---
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