ORB-Slam3 編譯測試

1、安裝boost

https://www.cnblogs.com/cnxkey/articles/10257676.html

2、安裝opencv

https://blog.csdn.net/weixin_42203839/article/details/107684563

3、安裝eigen

https://blog.csdn.net/weixin_44354586/article/details/89396357

 

官網有源代碼和配置教程，地址是
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

1 安裝必要工具

首先，有兩個工具是需要提前安裝的。即cmake和Git。
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install git

2 安裝Pangolin，用於可視化和用戶接口

安裝依賴項：
sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install libpython2.7-dev
先轉到一個要存儲Pangolin的路徑下，例如~/Documents，然后
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make –j
sudo make install


3 安裝OpenCV
ubuntu16.04下安裝opencv3.1.0
參考博文: http://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8480286.html

4 安裝Eigen3

最低要求版本為3.1.0。在http://eigen.tuxfamily.org 下載Eigen3的最新版本，一般是一個壓縮文件，下載后解壓，然后cd到Eigen3的根目錄下
 sudo apt-get install libeigen3-dev
Eigen頭文件的默認位置在 “usr/include/eigen3”
如果不確定，可以通過以下命令查找
sudo updatedb
locate eigen3

5 安裝ORBSLAM2

先轉到自己打算存儲ORBSLAM2工程的路徑，然后執行下列命令
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

 
之后會在lib文件夾下生成libORB_SLAM2.so，並且在Examples文件夾下生成mono_tum，mono_kitti， rgbd_tum，stereo_kitti， mono_euroc 和 stereo_euroc。

6 運行單目SLAM實例

在http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下載一個序列，並解壓。轉到ORBSLAM2文件夾下，執行下面的命令。根據下載的視頻序列freiburg1， freiburg2 和 freiburg3將TUMX.yaml分別轉換為TUM1.yaml，TUM2.yaml，TUM3.yaml。將PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER更改為解壓的視頻序列文件夾。

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

 

參考：

ORB-Slam3

https://blog.csdn.net/weixin_42203839/article/details/107728106

https://zhuanlan.zhihu.com/p/165199628

https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets#downloads

https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3
https://www.zhihu.com/question/408916240

TUM RGB-D數據集
https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset
https://vision.in.tum.de/data/datasets/visual-inertial-dataset

KITTI數據集
http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php
Oxford數據集
https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/
ICL-NUIM數據集
https://www.doc.ic.ac.uk/~ahanda/VaFRIC/iclnuim.html

 

EuRoC數據集 
下載地址：https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets

             RGB-D對象數據集 
          
  RGB-D對象數據集是300個常見家庭對象的大型數據集。這些對象被分為51個類別。該數據集使用Kinect風格的3D相機來記錄，該相機以30Hz記錄同步和對准的640x480 RGB和深度圖像。拍攝時將每個物體放置在轉盤上旋轉一整圈並捕獲視頻序列。對於   每個對象，有3個視頻序列，每個視頻序列都安裝在不同高度的攝像機上，以便從與地平線不同的角度觀察對象。 
          
  下載地址：http://rgbd-dataset.cs.washington.edu/ 
         

 

https://blog.csdn.net/qq_36594547/article/details/107572984