SLAM入门之ORBSLAM2编译运行

本文详细介绍了如何在Ubuntu16.04环境下从头开始编译和运行ORBSLAM2,包括安装必要的工具、pangolin、opencv、Eigen3等依赖库,以及克隆和编译ORBSLAM2源代码的过程,最后提供了运行单目实例的具体步骤。

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  1. ORBSLAM2的编译与运行

环境:Ubuntu16.04 ORBSLAM2

官网的源码和配置教程:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

(1)安装工具

sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install git
sudo apt-get install gcc g++  

(2) 安装pangolin

安装依赖项:

sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
sudo apt-get install libpython2.7-dev

下载并安装

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake -DCPP11_NO_BOOSR=1 ..
make -j
sudo make install

(3)安装opencv

ORBSLAM2支持opencv2和3,这里我安装的是opencv3.2.0

安装依赖:

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install pkg-config

去官网下载opencv3.2.0,将下载的OpenCV解压到自己的指定目录,然后cd到OpenCV的目录下

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
### 配置 ORB-SLAM2运行环境 尽管提供的引用主要针对 Ubuntu 20.04,但在 Ubuntu 22.04 上安装和配置 ORB-SLAM2 的过程基本一致。以下是详细的说明: #### 更新系统并安装基础工具 为了确保系统的稳定性以及兼容性,在开始之前需要先更新系统的软件包列表,并升级已有的软件包到最新版本[^3]。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 接着,安装必要的开发工具链,例如 `git` 和编译器 `g++`,这些工具对于克隆代码仓库和构建项目至关重要[^4]。 ```bash sudo apt install git g++ ``` #### 安装依赖库 ORB-SLAM2 运行所需的依赖库包括但不限于 OpenCV、Eigen 等。以下命令用于安装一系列常见的依赖项: ```bash sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \ python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev \ libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev ``` 需要注意的是,OpenCV 是 SLAM 库的核心之一,因此建议手动下载并编译最新的稳定版 OpenCV 来获得最佳性能和支持。如果希望简化流程,也可以通过 APT 包管理器快速安装预编译的 OpenCV 版本: ```bash sudo apt install libopencv-dev ``` #### 下载与编译 ORB-SLAM2 从官方 GitHub 仓库获取 ORB-SLAM2 源码,并按照 README 文件中的指导完成本地化设置。 ```bash cd ~ git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2 cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh ``` 此脚本会自动检测环境中是否存在所需组件;如果没有找到,则可能提示错误消息或者中断执行。此时需参照报错信息补充缺失部分后再重新尝试。 #### 测试运行 成功编译之后可以利用自带的例子验证整个框架能否正常工作。通常情况下,“Monocular”模式是最简单的入门方式。 ```bash cd ~/Examples/Monocular ./mono_tum vocab.bin ../TUM_X.yaml ``` 其中 `vocab.bin` 表示词袋文件路径而 `../TUM_X.yaml` 则代表相机参数配置文档的位置,请依据实际场景调整相应选项。 --- ### 注意事项 由于不同硬件平台可能存在细微差异,具体操作过程中遇到任何异常都应及时查阅对应日志分析原因所在。另外考虑到版本迭代影响因素较多,强烈推荐访问原作者维护页面查询最新动态支持情况。
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