ORB-SLAM的GitHub主頁：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM
雖然整體上已經說得很清楚了，但是有些細節不夠詳細，運行的時候不注意很容易出錯，因此對整個編譯與運行過程進行詳細的介紹：
一、安裝環境：Ubuntu14.04+ROS indigo
二、准備工作：
1.源代碼下載：
可以在GitHub主頁下載到本地；或者執行命令：git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM.git ORB_SLAM
2.測試數據集下載並解壓：
http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/downloads/Example.bag.tar.gz
三、依賴庫安裝：
1.Boost
使用Boost庫來管理多線程，執行命令：
sudo apt-get install libboost-all-dev
2.ROS
使用ROS主要來獲取輸入圖像序列（來自相機或數據集rosbag）以及可視化（rviz，image_view），ROS的安裝與配置詳見 http://wiki.ros.org/
3.OpenCV
使用OpenCV來處理圖像和特征，需要注意的是這里需要使用OpenCV2.4版本（OpenCV3.0以上版本差別較大，編譯無法成功）。具體編譯與安裝過程見下面的多版本OpenCV管理。
編譯之前需要安裝依賴項：
sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
4.g2o
~/ORB-SLAM/Thirdparty里自帶g2o庫，用來進行優化操作，需要安裝以下依賴項：
sudo apt-get install libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev
sudo apt-get install libeigen3-dev
再進行編譯，進入~/ORB-SLAM/Thirdparty/g2o目錄下，執行命令：
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make
5.DBoW2
~/ORB-SLAM/Thirdparty里自帶DBoW2庫，用來進行位置識別和特征匹配，無需安裝其他依賴項，直接編譯即可：
進入~/ORB-SLAM/Thirdparty/DBoW2目錄下，執行命令：
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make
四、ORB-SLAM編譯：
1.將ORB-SLAM的絕對路徑添加到ROS的工作空間中，執行以下命令： export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH_TO_PARENT_OF_ORB_SLAM
將PATH_TO_PARENT_OF_ORB_SLAM替換成ORB-SLAM所在的絕對路徑。
注意：若ORB-SLAM直接放在ROS工作空間的路徑下，則無需上述步驟。查看當前ROS的工作空間的路徑命令為：echo $ROS_PACKAGE_PATH
2.進入ORB_SLAM當前目錄，執行命令：
mkdir build
cd build
cmake .. -DROS_BUILD_TYPE=Release
make
注意：如果使用的是ROS indigo版本，則需要將ORB_SLAM文件夾的manifest.xml文件中的opencv2依賴一行命令刪除。
五、ORB-SLAM運行：
1.打開終端，執行啟動ROS服務：roscore
2.打開終端，運行ORB_SLAM：rosrun ORB_SLAM ORB_SLAM Data/ORBvoc.txt Data/Settings.yaml （運行前先將~/ORB_SLAM/Data目錄下的ORBvoc.txt.tar.gz文件解壓）
3.打開終端，執行一些可視化命令：
rosrun image_view image_view image:=/ORB_SLAM/Frame _autosize:=true（啟動圖片查看程序，到時可以看到特征點跟蹤情況）
rosrun rviz rviz -d Data/rviz.rviz（啟動地圖視圖窗口，顯示軌跡及特征點地圖）
或者直接在ORB_SLAM目錄下執行（等價於上述兩命令）：roslaunch ExampleGroovyOrNewer.launch
或者直接執行（等價於上述兩命令且對目錄無要求）：roslaunch ORB_SLAM ExampleGroovyOrNewer.launch
4.打開終端，進入Example.bag（測試數據集rosbag）的父目錄，執行命令：rosbag play --pause Example.bag（執行圖片發布程序，執行后，按s單步運行，按space停止）
六、補充說明：
1.多版本OpenCV管理：OpenCV2.4.9+OpenCV3.1.0
查看當前工作環境的OpenCV版本：pkg-config --modversion opencv
下面介紹默認安裝了OpenCV3.1.0的情況下，再去安裝OpenCV2.4.9
默認安裝的OpenCV位置在 /usr/local/include 目錄下，再安裝OpenCV2.4.9時自定義安裝在 /usr/local/open2.4.9 目錄下。
1.官網下載並解壓OpenCV2.4.9 http://opencv.org/
2.進入OpenCV目錄（屬於CMake工程），執行以下命令編譯與安裝：
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv2.4.9 ..
make
sudo make install
3.修改配置文件，使系統默認OpenCV版本從3.1.0切換至2.4.9（修改.bashrc文件來設置PKG_ CONFIG_PATH與LD_LIBRARY_PATH）
sudo gedit ~/.bashrc
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv2.4.9/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv2.4.9/lib
source ~/.bashrc (或者直接使用gedit的保存）
4.最后在工程中用的OpenCV2.4.9時，需要在CMakeList.txt文件指定opencv的目錄，執行命令：
set (OpenCV_DIR /usr/local/opencv2.4.9/share/OpenCV)
注意：該命令的位置需要在project（name）之前。
5.若想切換回OpenCV3.1.0，則需要把第3步中的配置命令換成相應的OpenCV目錄：
sudo gedit ~/.bashrc
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
source ~/.bashrc (或者直接使用gedit的保存）
2.關於ROS的一些便捷操作：
在每次打開終端時都需要先運行這條命令后才能運行ROS相關的命令：source /opt/ros/indigo/setup.bash
在每次打開終端時都需要添加工作空間到ROS路徑：source ~/indigo_workspace/setup.bash （indigo_workspace為自己創建的ROS工作空間）
或者為了方便，可在.bashrc文件最后添加上述兩條命令。
（.bashrc是主文件夾下的隱藏文件，打開命令：sudo gedit ~/.bashrc）