用KinectV2+ROS跑通ORB-SLAM

本文档详细介绍了如何在ROS环境中配置和运行ORB-SLAM2,结合KinectV2设备。首先,你需要编译和运行Kinect2,然后下载ORB-SLAM2并进行适当的修改,包括调整ROS节点订阅的主题,设置ROS环境变量,配置相机标定参数。接着,编译ORB-SLAM2并进行运行。文章提供了详细的步骤和参考链接。

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更多:请查看~/ORB_SLAM2/REAME.md

首先感谢高博分享的基本流程https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5161223.html
该流程是在自己试坑后做出的总结

1.编译运行Kinect2

cd ~/catkin_ws
catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE="Release"
roslaunch kinect2_bridge kinect2_bridge.launch

2.下载ORB_SLAM2并做适当改动

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

改动1:在目录Example/ROS/ORB_SLAM2/src/ros_rgbd.cc中:
main函数
message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> rgb_sub(nh, "/camera/rgb/image_raw", 1);
message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> depth_sub(nh, "camera/depth_registered/image_raw", 1);
改成:
message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> rgb_sub(nh, "yourtopic", 1);
message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> depth_sub(nh, "yourtopic", 1);
这里的yourtopic是

### 配置和运行 ORB-SLAM2 的详细指南 #### 一、环境准备 为了成功配置和运行 ORB-SLAM2,首先需要确保操作系统满足最低需求。推荐使用 Ubuntu 20.04 或更高版本作为开发平台[^1]。 以下是必要的依赖项及其安装方法: - 安装 ROS Noetic(如果计划集成 ROS 功能)。 - 安装 OpenCV 和 Eigen 库,这些是 ORB-SLAM2 正常工作的核心依赖项。 - Gazebo 可选用于仿真测试场景下的 SLAM 性能。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install ros-noetic-desktop-full python3-catkin-tools cmake libopencv-dev libeigen3-dev ``` #### 二、源码获取与编译 下载官方发布的 ORB-SLAM2 源码仓库,并按照说明完成初始化设置: ```bash git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh ``` 上述脚本会自动检测系统中的必要组件是否存在缺失情况;若有,则需手动补充相应包文件^。 对于双目标定功能的支持,还需额外克隆 Vocabulary 文件夹内的词典资源至项目根目录下[^2]: ```bash wget http://webdiis.unizar.es/~tomas/orbvoc.txt.zip unzip orbvoc.txt.zip -d ./Vocabulary/ rm -rf __MACOSX/ mv *.txt . rmdir Vocabulary/ mkdir Vocabulary mv * Vocabulary/. ``` #### 三、数据集加载与执行流程 利用公开可用的数据集合比如 TUM RGB-D Benchmark 来验证算法效果。具体操作如下所示[^3]: 1. 下载所需序列图像以及对应的相机参数描述文档; 2. 修改 `Examples` 路径下的启动脚本以适配个人存储位置; 3. 执行单线程或多线程模式下的定位映射任务命令行实例化过程。 ```python # 单目视觉输入方式调用示例 rosrun orbslam2 Mono path_to_vocabulary_file.yaml \ path_to_settings.yaml /camera/image_raw:=input_topic_name ``` 过以上步骤即可顺利完成整个系统的搭建工作流并向外界展示初步成果。 #### 四、性能评测环节 借助第三方开源软件 Evo 对比分析估计轨迹同真实路径之间的偏差程度指标RMSE等统计数值表现水平高低优劣之处. ---
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