视觉SLAM开源程序学习（三）——g2o和图优化转载及暂停说明

由于平时课程安排以及作业等原因，在和老师沟通之后，决定先暂停对视觉slam开源程序的学习，先专心完成EKF磁场校准android平台的开发。
所以打算先把之前的slam东西总结一下，阅读完orbslam的原论文，并完成虚拟机上的配置。

这里转载两篇关于图优化和g2o的博客。
深入理解图优化与g2o：图优化篇
深入理解图优化与g2o：g2o篇

虚拟机上orb—slam的运行

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本部分来自 ShellCollector 的优快云 博客 ，全文地址请点击：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/54696949?utm_source=copy

4. 运行程序

说到运行程序，orbslam是基于ros的，因此首先必须得运行roscore，启动ros服务。随后逐一运行图片显示，地图显示，orb slam主体程序，rosbag图片发布程序。

关于启动各个程序，无论是ORB本体程序还是可视化程序还是图片发布程序，大致有两种方法：

4.1 逐一手动启动各个程序

(1) 开启新的终端，执行
roscore #启动ros服务

(2) 开启新的终端，执行
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:(你的ORB_SLAM文件夹绝对路径)#添加环境变量，如果ORB_SLAM位于ROS工作空间的话，则忽略
rosrun image_view image_view image:=/ORB_SLAM/Frame _autosize:=true #启动图片查看程序，到时可以看到特征点跟踪情况

(3) 打开新的终端，执行
export ROS_PACKAGE_PATH=KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 37: …RB_SLAM文件夹绝对路径)#̲添加环境变量，如果ORB_SL…ROS_PACKAGE_PATH:(你的ORB_SLAM文件夹绝对路径)#添加环境变量，如果ORB_SLAM位于ROS工作空间的话，则忽略 rosrun ORB_SLAM ORB_SLAM Data/ORBvoc.yml Data/Settings.yaml #运行ORB_SLAM ， 其中ORBvoc.yml需要先解压 (5) 打开新的终端执行，进入Example.bag所在文件夹，执行 rosbag play --pause Example.bag #执行图片发布程序，执行后，按空格键开始

4.2 使用launch文件启动程序

使用launch文件就比较简单了，ORB_SLAM包中包含两个launch文件，对应不同的ROS版本

根据你的ROS版本，选择对应的launch文件即可，launch文件相当于将上一小节的2,3,4步集成在一块，通过一个脚本文件顺序执行：

(1) 开启新的终端，执行
roscore #启动ros服务

(2) 开启新的终端，执行
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:(你的ORB_SLAM文件夹绝对路径)#添加环境变量，如果ORB_SLAM位于ROS工作空间的话，则忽略
roslaunch ExampleGroovyHydro.launch
(3) 打开新的终端执行，进入Example.bag所在文件夹，执行 rosbag play --pause Example.bag #执行图片发布程序，执行后，按空格键开始

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本部分来自 ShellCollector 的优快云 博客 ，全文地址请点击：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/54696949?utm_source=copy

但是上边做转载的东西，我在运行的时候出现错误。

在运行数据包Example前的几步中（包括两种方法），虽然都可以打开image_view和rviz，但是会提示错误

ERROR: cannot launch node of type [ORB_SLAM/ORB_SLAM]: can't locate node [ORB_SLAM] in package [ORB_SLAM]

并且在输入数据包进行运算时，image_view和rviz都无法显示map可current frame。

以上，就是我目前在视觉SLAM开源程序学习的进度，先保存至此，以便日后再次学习。