Ubuntu20/视觉SLAM十四讲踩坑记录

Ubuntu（20）/视觉SLAM十四讲踩坑记录：

共性问题：

可参考：《视觉SLAM十四讲》 编译报错问题汇总 Ubuntu20.04
视觉SLAM十四讲slambook2示例代码所有依赖库的编译安装教程（VTK、OpenCV3、ceres、Sophus、g2o、Eigen、Pangolin、googletest等）

1.安装OpenCV后，例程仍无法找到OpenCV文件

原因：原CMakeLists.txt文件中未添加OpenCV库等三方库，需要自行在各文件中添加(书中有写),
如：

find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
target_link_libraries(xxxxx ${OpenCV_LIBS})

ch3 visualizeGeometry:

1. pangolin安装 ，安装需要cmake版本>=3.17；通过apt安装最新只能到3.16（2021.09.24）；可能卸载后通过snap install cmake --classic安装。直接到最新版本（方便、快速）。或者通过源码自行安装（容易出错）。
2. cmake编译，在完成所有安装后，build/cmake 可能通过。但make时会出现如下错误：
   原因：其中引用的sigslot/signal.hpp是基于C++14标准的，而原CMakeLists.txt中的设置的标准为C++11。
   
   方案：改为c++14再次执行即可运行
   

ch4:Sophus安装问题：

1:fatal error: sophus/se3.h: 没有那个文件或目录

2：安装模板库(视觉SLAM十四讲第二版中使用)时，需要先安装fmt库（依赖问题）:

参考：Ubuntu下安装Sophus模板库（SLAM学习）

ch5:OpenCV安装及例程运行问题

1：OpenCV3安装问题：

主要是依赖问题，安装可参考：Ubuntu安装Opencv3
可参考：视觉SLAM十四讲slambook2示例代码所有依赖库的编译安装教程（VTK、OpenCV3、ceres、Sophus、g2o、Eigen、Pangolin、googletest等）

1：链接fmt出问题(仍没找到fmt头文件)(rgbd-joinmap例程)

需要在CMakeLists.txt中添加fmt链接:

find_package(fmt REQUIRED)
set(FMT_LIBRARIES fmt::fmt)
target_link_libraries(joinMap ${OpenCV_LIBS} ${Pangolin_LIBRARIES} ${FMT_LIBRARIES})

ch6:g2o使用：

Q1：
在编译时一直找不到cs.h头文件。
在第一版源代码文件中的g2o/EXTERNAL 中有一个csparse文件夹，将其移动到/usr/local/include/g2o/EXTERNAL下，cmake、make install即可。

Q2:
关于关于高博3d2d程序报错的改动
《视觉SLAM十四讲》第六讲g2o实践代码报错解决方法
g2o初始化一些

code0 为原始代码，在新装的g2o等库中出现错误，原因参考上述文献（链接）。
code1和code2为改动实现的两种方法。两个位置的code1或code2要对应

	//DirectBlock* solver_ptr = new DirectBlock ( linearSolver );     //code0
    std::unique_ptr<DirectBlock> solver_ptr ( new DirectBlock ( std::unique_ptr<DirectBlock::LinearSolverType>(linearSolver)));  code1
    // g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton( solver_ptr ); // G-N code0
    g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver (new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(std::move(solver_ptr)));  // code 1
    //g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg ( solver_ptr ); // L-M  //code0

	//DirectBlock* solver_ptr = new DirectBlock ( linearSolver );   //code0
	DirectBlock* solver_ptr = new DirectBlock ( std::unique_ptr<DirectBlock::LinearSolverType>(linearSolver) );  //code 2
    // g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmGaussNewton( solver_ptr ); // G-N code 0
    g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg (std::unique_ptr<DirectBlock>(solver_ptr));  //code2
    //g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg ( solver_ptr ); // L-M  //code0

ch7:段错误 (核心已转储)

执行书中的以下代码时：

build/pose_estimation_3d2d 1.png 2.png d1.png d2.png

出现错误：

-- Max dist : 94.000000 
-- Min dist : 4.000000 
一共找到了79组匹配点
段错误 (核心已转储)

参考文献：
BUG(跑slam14-ch7-2d3d时)
视觉SLAM十四讲，OpenCV库使用时出现已放弃(核心已转储)
后，回到文件，发现，是图片名字有误（采用第一版的源码库）。将原来的1_deepth.png 2_deepth.png 与执行代码对应即可。

其他：

c++: fatal error: 已杀死 signal terminated program cc1plus

原因：运行内存不足
[https://blog.youkuaiyun.com/baidu_26954729/article/details/92428426](https://blog.youkuaiyun.com/baidu_26954729/article/details/92428426)
https://www.jianshu.com/p/c4ef42f6b2ec
解决方法：
增加运行内存
方法1：减少运行线程。
方法2：直接增加运行内存（如加内存条，虚拟机多分配内存等）。