RGBD SLAM g2o_viewer 问题

在执行RGBD SLAM的g2o_viewer时遇到错误:'libg2o_viewer.so: cannot open shared object file: No such file or directory'。原因是系统未找到源码安装的g2o库。解决方法是将'/usr/local/lib'添加到'/etc/ld.so.conf',然后执行'ldconfig'更新缓存。按照此步骤操作后,g2o_viewer能正常运行。

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在高翔的“一起做RGB-D SLAM”中, 安装好了g2o 和  g2o_viewer,但是在运行的生成的result_after.g2o文件的时候,报错显示:

error while loading shared libraries: libg2o_viewer.so: cannot open shared object file: No such file or directory

经查找,问题在于默认情况下,编译器只会使用/lib和/usr/lib这两个目录下的库文件,而经过源码安装的g2o的库是在 /usr/local/lib 路径下,因此虽然安装了源码包,但是使用时仍然找不到相关的.so库,就会报错。所以想解决这个问题,就需要把 /usr/local/lib  添加到  /etc/ld.so.conf  中,具体方法如下:

1、打开终端  输入如下命令:

sudo gedit /etc/ld.so.conf

在打开的 /etc/ld.so.conf 文件的下面写上  /usr/local/lib ,点击保存即可,如下图所示:

### ORB-SLAM2与RGB-D密集地图构建 ORB-SLAM2是一个广泛使用的视觉SLAM框架,在处理RGB-D图像方面表现出色。然而,ORB-SLAM2本身主要关注稀疏特征点的匹配和追踪,并不直接支持密集地图的创建[^2]。 为了实现基于ORB-SLAM2的RGB-D密集地图构建,通常需要额外集成其他模块或者算法来补充这一功能。一种常见的方式是在ORB-SLAM2的基础上加入深度信息融合技术,从而生成稠密的三维点云模型。具体来说: - **前端部分**:继续沿用ORB-SLAM2原有的特征检测、描述子提取以及初始位姿估计等功能; - **后端优化**:除了原有针对关键帧之间相对运动关系的Bundle Adjustment外,还需引入全局或局部表面重建机制; - **回环检测**:保持现有基于词袋模型的方法不变的同时,考虑增加对几何一致性验证的支持; - **稠密化过程**:对于每一帧获取到的颜色及深度数据,采用体素滤波器或其他降采样手段去除噪声并减少冗余点数量,随后执行三角网格化操作形成连续平滑曲面表示形式。 ```cpp // 假设已经完成基本初始化工作... for each new frame { // 进行常规跟踪流程... if (frame_is_keyframe()) { // 判断当前帧是否作为新的关键帧保存下来 add_to_map(); // 将其添加至全局地图中 // 对于新加入的关键帧对应的区域进行稠密化处理 dense_mapping(keyframe); optimize_local_ba(); // 执行局部BA调整以提高精度 } } ``` 值得注意的是,上述方案并非唯一途径,实际应用时可根据项目需求灵活调整设计思路和技术选型。例如,也可以探索如何结合卷积神经网络CNN来进行更高效的语义分割辅助下的稠密映射任务等方向[^4]。
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