Ubuntu20.04部署Cartographer-for-SMMR及SMMR项目

最新推荐文章于 2025-04-17 11:14:25 发布

零三零七

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分类专栏： SLAM学习文章标签： ubuntu linux 人工智能机器人 github

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一、源码下载

1.1 SMMR源码获取及依赖安装

1.1.1源码获取

Github上SMMR源码下载地址

或者利用git命令获取源码到工作空间

mkdir -p test_ws/src
cd test/src
git clone https://github.com/efc-robot/SMMR-Explore.git

1.1.2依赖安装

1.pip安装torch，官方给的是下图中的命令，但是下载的太慢了，这里我们利用清华源加速下载。

替换的命令如下：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch torchvision

2. 针对 Github中SMMR给出的四个依赖安装方式如下，我们将其更改为适合Ubuntu20.04版本的安装指令。

在Ubuntu20.04中安装四个依赖的命令如下：

sudo apt install ros-noetic-turtlebot3*
sudo apt install liborocos-bfl-dev
pip install future
sudo apt install ros-noetic-teb-local-planner

1.2 Cartographer-for-SMMR源码获取

1.2.1源码获取

Github上Cartographer-for-SMMR源码下载地址

将其与SMMR源码放到同一工作空间中的src下，新开终端，输入依次以下命令。

cd test_ws/src
git clone https://github.com/efc-robot/Cartographer-for-SMMR.git

获取的源码如下图所示：

！！！另外需要说明的是，Cartographer-for-SMMR文件夹下有三个子文件夹，我们需要在Cartographer-for-SMMR文件夹下新建一个src文件夹，将原来的三个子文件夹放到src文件夹下，方便后续编译。如下图所示：

1.2.2依赖安装

一些基本的库和工具

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3-wstool python3-rosdep ninja-build stow

！！！这里我们仅介绍一些基本的依赖安装，编译的过程中会遇到很多因缺少依赖而产生的报错，具体报错及解决将在第三节具体说明。

二、增加OpenCV3.2.0版本

此项目原来是在Ubuntu18.04中进行部署的，适配的OpenCV版本是3.2.0，而Ubuntu20.04安装ROS后自带的OpenCV版本是4.2.0，SMMR源码中涉及到的一些OpenCV的函数已被删除或更改名称，修改源代码的话台非常麻烦，这里我们选择直接在系统中增添一个OpenCV3.2.0。

需要注意的是，我们不需要删除ROS自带的OpenCV4.2.0，两个版本的OpenCV是可以共存的，使用的时候在Cmakelists文件和系统配置文件中指定需要的OpenCV版本路径即可，具体更改下面展示。

2.1 OpenCV3.2.0源码获取

1.首先，进入到Github中找到opencv的页面

https://github.com/opencv/opencv

2.点击下图红框的releases。

3.进入到该页面后，大概在第五页左右，找到OpenCV3.2.0版本，点击Assets，点击红框的压缩包开始下载。

4.下载后将其解压到某一文件夹中，如下图所示：

2.2OpenCV3.2.0编译及安装

2.2.1 安装所需依赖

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

2.2.2 修改OpenCV3.2.0代码

我使用的是vscode编辑器。修改两处源码防止后面编译报错，具体修改如下：

（1）找到 ~/opencv-3.2.0/modules/videoio/src下的cap_ffmpeg_impl.hpp文件，增加下图中红框内的三行代码。

#define AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER (1 << 22)
#define CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER
#define AVFMT_RAWPICTURE 0x0020

（2）找到~/opencv-3.2.0/modules/python/src2下的/cv2.cpp文件，修改第730行的代码，集体修改如下：

char* str = PyString_AsString(obj);
改为
char* str = (char *)PyString_AsString(obj);

2.2.3 开始编译及安装

#以下命令都是一行一个命令，按顺序完成
cd ~/software/opencv-3.2.0
mkdir build 
cd build 
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv320 -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF .. 
make -j12 
sudo make install

！！！！！！！！！！！！！！！！！！！说明！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

执行cmake命令时可能会报下面的错误，错误如下：

这是因为网络问题，这里我们选择手动下载ippicv_linux_20151201.tgz，下载为网站如下：https://github.com/lonesoul/ippicvhttps://github.com/lonesoul/ippicv

或者可以使用给git下载，在~/opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/新开终端，输入以下命令：

git clone https://github.com/lonesoul/ippicv.git

将文件复制到指定的文件夹下：

之后我们重新cmake编译下，在build文件夹中新开终端，输入如下命令：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_IPP=OFF -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv320 ..

如下是cmake成功的结果：

接下来我们开始编译，输入make -j12命令，编译时间有点久，编译成功如下图所示：

另外，命令中的-j12根据自己的电脑进行配置，我的电脑是12，查看步骤如下：

点击Ubuntu左下角，打开“系统监视器”。

查看下方红框内CPU的数量，即可利用的最大核数，即-j后面的最大数字，不要超过这个数字。

最后进行安装，输入:

sudo make install

安装过程会很快，下面是安装完成后的情况，可以看到安装路径在/usr/local/opencv320，也就是我们在cmake时指定的安装路径。

进入到 /usr/local/文件夹下，我们可以看到已经安装好的OpenCV3.2.0：

在~/opencv320/include/中可以看到opencv2，我们要用到这个opencv2的路径。

2.2.4 修改cmake文件

！！！要想要后续SMMR编译成功。我们还需要修改两个文件：

（1）修改cv_bridgeConfig.cmake文件

打开终端，输入以下命令，打开cv_bridgeConfig.cmake文件：

sudo gedit /opt/ros/noetic/share/cv_bridge/cmake/cv_bridgeConfig.cmake

打开文件后，找到第94、96行，将/usr/include/opencv4修改为我们刚刚安装的opencv320中/include/opencv2，具体修改如下：

修改前：

修改后：

修改完成后保存。

（2）修改image_geometryConfig.cmake文件

打开终端，输入以下命令，打开image_geometryConfig.cmake文件：

sudo gedit /opt/ros/noetic/share/image_geometry/cmake/image_geometryConfig.cmake

打开文件后，找到第94、96行，修改和上面一样，具体修改如下：

修改前：

修改后：

这样OpenCV3.2.0就配置好啦

三、编译Cartographer-for-SMMR

3.1 编译

进入到cartographer-for-SMMR文件夹下，打开终端，输入如下命令：

catkin_make_isolated --install

3.2 报错及解决方法

（1）缺少ceres库

解决方法：

下载ceres库，新开终端，输入如下命令：

sudo apt install libceres*

之后，重新编译~

(2)缺少absl库

解决方法：

进入到~/cartographer-for-SMMR/src/cartographer-master/scripts中，打开终端，输入如下命令，下载absl库。

./install_abseil.sh

下载并安装成功如下图所示：

之后，重新编译~

（3）Lua版本问题

解决方法：

下载Lua库，新开终端，输入以下命令：

sudo apt install liblua*

之后，重新编译~

（4）缺少gmock库

解决方法：

下载gmock库，新开终端，输入以下命令：

sudo apt install libgmock-dev

之后，重新编译~

最后我们编译成功！

之后我们打开./bashrc文件，添加如下语句：

到此Cartographer-for-SMMR的编译完成~

四、SMMR编译

4.1编译

进入到SMMR-Explore文件夹下，打开终端，输入如下命令：

catkin_make

最后我们可以编译成功：

至此，SMMR-Explore部分也编译完成~

4.2源码修改

（1）用vscode打开SMMR-Explore源码，检查所有功能包中的.py文件，将最顶端的一行修改，修改如下：

修改前：

修改后：

（2）cpu设置

找到matchStamps2tf_pointnet_map_tf.py文件，具体路径为~/test_ws/SMMR-Explore/src/smmr_explore_wrapper/scripts/matchStamps2tf_pointnet_map_tf.py。

如果电脑是AMD的，没有CUDA功能的话则释放第71行，注释掉第70行。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------到此，SMMR项目在Ubuntu20.04上部署完成，之后的工作开会进行调试源码，跑仿真，并部署到实车。

参考文章：

ubuntu20.04安装opencv 3.2.0以及cv_bridge踩坑记录_ubuntu安装opencv-3.2.0-优快云博客

使用Cmakelist 对 Opencv不同的版本切换和管理 & Linux Opencv C++安装记录（2024.0506 更）_将cmakelists文件中的opencv4改成opencv2-优快云博客