【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

已于 2022-05-03 22:29:21 修改
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分类专栏： 从零开始学SLAM 文章标签： ORB_SLAM2
于 2020-04-07 10:12:13 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21950671/article/details/99694800
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。

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

文章目录

小觅双目摄像头MYNTEYE-S1030-IR和自制双目摄像头测试ORB-SLAM2和RTAB-Map的运行效果对比

小觅双目摄像头MYNTEYE-S1030-IR介绍

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
MYNTEYE-S1030 IMU 坐标系统为右手系，坐标轴方向如下：
在这里插入图片描述

安装MYNT-EYE-S-SDK

mkdir -p ~/ROS_WORKSPACE/mynt_eye_sdk/src
cd ROS_WORKSPACE/m
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部分内容也是抄录网上大佬的。
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我今天看D435i的图像话题消息发现只有一个图像，没有左右之分 再看下面这个图感觉D435i真的只有一个摄像头啊？单目摄像头怎么跑vins-fusion？难道vins-fusion单目的也可以？ https://blog.youkuaiyun.com/qq_21950671/article/details/98079115?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161693859116780261976800%2522%252C%252.
双目小觅相机-S，在ROS上跑通ORB-SLAM2
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用MYNTEYE双目惯导相机跑通ORBSLAM2和OKVIS
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1、首先在小觅的github中下载相机的SDK 下载地址：https://github.com/slightech/MYNT-EYE-SDK-2.git 1）按照编译安装说明来安装SDK： make init（这步仅仅是编译和安装了SDK） make samples ./samples/_output/bin/device/camera_d（测试SDK是否安装成功） 2下载ORBSL...
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一丶ORB SLAM2 参考README文件 Add the path including Examples/ROS/ORB_SLAM2 to the ROS_PACKAGE_PATH environment variable. Open .bashrc file and add at the end the following line. Replace PATH by the folder where you cloned ORB_SLAM2: export ROS_PACKAGE_PATH=${R
ORB-SLAM2+EuRoC双目相机数据集测试
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干货！双目相机实测orbslam2 小白一小时可跑通 一篇把orbslam门槛降低到高中毕业的文章
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自己基于D435i跑rtabmap 20230721
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然后我二进制装了下 sudo apt-get install ros-noetic-rtabmap ros-noetic-rtabmap-ros。这样不依赖于T265，是真正的rtabmap 看来RTABmap满足增量建图需求，有没有GPU加速的RTABMAP。确实可以用rtabmap-databaseViewer ~/.ros/rtabmap.db这个命令查看。rtabmap地图似乎自动保存到~/.ros/rtabmap.db里面就可以了。它这rtabmap需要配合T265一起！
ORB-SLAM2中双目情况下的处理
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D435i&Rtabmap&Vins目录D435id435i驱动安装D435i launch文件重要参数解析RTAB-MAPRTAB-MAP？RTAB-MAP原理RTABMAP安装RTABMAP实测效果总结RTABMAP launch文件重要参数解析Rtabmap内部运行关键参数VINS-FusionVINS-Fusion解析VINS-Fusion安装在VINS中D435i需要标定的参数以及原理开始愉快的玩耍吧效果图 目录 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。
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m0_52765390的博客
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电脑环境：ubuntu16.04 + kinetic(源码安装) ORB_SLAM2在gazebo中跑RGBD 参考博客https://blog.youkuaiyun.com/li528405176/article/details/81164637搭建的ROS-Academy-for-Beginners的gazebo仿真环境，但opencv使用的自带版本2.4.9.1，编译运行orb都没问题，就没按上面的方法...
RTAB - Map。ubuntu20如何安装。d435i如何开启语义建图
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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-Map并通过D435i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。通常可以通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，D435i是Intel的RealSense相机，需要安装相应的驱动和ROS包。RealSense的ROS包是librealsense和realsense-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，通过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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