VINS-MONO环境搭建及运行

halo_小怪兽

于 2024-11-07 17:48:16 发布

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分类专栏： SLAM 文章标签： SLAM 定位与建图

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1.运行环境
2.运行
参考文章：

左上图为实时的图像提取特征并进行特征点提取，左下图会回环检测时，检测当前帧和之前哪个帧匹配从而进行灰黄检测，右图为实时的建图和轨迹图，红色为真实的轨迹图，绿色为vins-mono结合了IMU和单目相机预测出的轨迹。

1.运行环境

1 源码工程

https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono

2.操作系统

虚拟机中搭建的的Ubuntu20.04

3.其他依赖的第三方库版本号记录

eigen-3.3.8
Pangolin-0.5
ceres-slover-1.14.0(安装它，需要先安装Sophus-1.22.4)
Sophus-1.22.4(安装它，需要先安装fmt-7.0.0)
opencv 3.4.16
ROS的ubuntu20.04 noteic版本

4.环境存在的问题

存在的问题：
vins 源码利用的 opencv 是 3版本的。ROS的ubuntu20.04 noteic版本中的 cv_bridge 里面连接的库都是 4.2,所有可能会出现不适配。
解决方法：
只需要把Vins中所有的cmakelist文件中的opencv requier改成opencv 4 就行。

#find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)

2.运行

1.数据集

采用EuRoC MAV Dataset.进行仿真，由苏黎世联邦理工学院的自主系统实验室发布的（瑞士的两所联邦理工学院之一，位于德语区苏黎世市区，是欧洲大陆国家大学排名最高的大学，位居全球第25名。有人认为，苏黎世联邦理工学院是做SLAM的殿堂级院校）。其背景是欧洲机器人挑战赛（大概是这个名字），为了评估参赛选手的算法。这个数据集也是被很多队伍使用了，大家都认为这个数据集还是不错的，所以是比较公认的测试数据集。该数据集是一个双目+imu的视觉惯性数据集，由一个微型飞行机器人（MAV）在两个场景中采集，一个是苏黎世联邦理工学院的机器大厅（machine hell）,一个是类似于书房的场景。
数据下载：https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets#downloads

2.运行步骤

1. Build VINS-Mono on ROS

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.git
cd ../
catkin_make
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

2.修改相关文件

修改地图保存的路径
因为跑的是euroc数据集，所以我们要修改的地方有两处。
euroc_config.yaml中的：
pose_graph_save_path：
pose_graph_save_path: “/home/kk/自己的路径/”
上述""里填写自己的路径，先创建好该路径，注意最后面有个/，代表着是一个文件夹。
修改完之后，记得在ros工作空间中重新编译一下catkin_make。

3.运行步骤

分别打开3个终端，分别执行如下命令，
但是需要先在终端中执行：source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

roslaunch vins_estimator euroc.launch
roslaunch vins_estimator vins_rviz.launch
rosbag play YOUR_PATH_TO_DATASET/MH_01_easy.bag

4.ground truth与轨迹同时可见

如果想看到轨迹的同时，看到数据集的ground truth，我们可以再打开一个terminal，执行：

roslaunch benchmark_publisher publish.launch sequence_name:=MH_01_easy

参考文章：

https://www.cnblogs.com/momeiwufeng/p/12629308.html