ORBSLAM2 安装与运行(Ubuntu 18.04下测试)

依赖项

Pangolin

github地址:https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

安装方式

# Required
# OpenGL (Desktop / ES / ES2)
sudo apt install libgl1-mesa-dev
# Glew
sudo apt install libglew-dev
# CMake
sudo apt install cmake# Recommended
# Python2 / Python3, for drop-down interactive console
sudo apt install libpython2.7-dev
# Wayland
sudo apt install pkg-config
sudo apt install libegl1-mesa-dev libwayland-dev libxkbcommon-dev wayland-protocols# Optional
# FFMPEG (For video decoding and image rescaling)
sudo apt install ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev libavdevice-dev
# DC1394 (For firewire input)
sudo apt install libdc1394-22-dev libraw1394-dev
# libuvc (For cross-platform webcam video input via libusb)
git://github.com/ktossell/libuvc.git
# libjpeg, libpng, libtiff, libopenexr (For reading still-image sequences)
sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libopenexr-dev# 以上依赖除了Required项，其他的可以自己选装，对ORBSLAM2的编译影响不大# build and install
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

Opencv

需要Opencv版本>=2.4.11, 安装方式可以参见Opencv安装文档

Eigen3

Eigen3版本需要>=3.1.0，一般来说16.04和18.04使用apt安装的版本就符合这个要求

sudo apt-get install libeigen3-dev

DBoW2 and g2o

已经包含在ORBSLAM2中的第三方库文件夹中，不需要自己编译安装

ROS

ROS的安装方式参见ROS melodic install help。此外，对于目前的SLAM领域来说，不求深刻掌握，但了解ROS的基本使用方式，大致看的懂ROS的代码是非常有必要的。对于学习ROS，最推荐的还是官方的21讲，里面将ROS的基本工作原理和使用方式讲的非常清楚，具体参见ROS Toturials，看Beginner Level就可以了。

ORBSLAM库文件编译(包含基本例程)

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

其中遇到的最主要的问题为

error: ‘usleep’ was not declared in this scope

解决方式为在ORB_SLAM2/include/System.h中添加一句

#include "unistd.h"

运行结束后将会生成libORB_SLAM2.so 在lib文件夹中以及测试程序 mono_tum, mono_kitti, rgbd_tum, stereo_kitti, mono_euroc和 stereo_euroc 在Example文件夹中。

单目示例

此处以单目模式下的TUM数据集为例，演示以下作者提供的例程如何运行。

首先从 http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download中下载任意一个数据包并解压，这里以fr1/xyz为例。解压后的路径为/home/teamo/rgbd_dataset_freiburg1_xyz

接下来执行以下命令

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

注意，此处的TUMX.yaml文件要对应于你下载的数据集类型,PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER要对应于你的数据集文件夹路径，在我的电脑上，上述命令应修改如下:

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/teamo/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/

运行结果如下

ROS示例

构建

首先需要将Examples/ROS/ORB_SLAM2路径导入到ROS_PACKAGE_PATH环境变量中，具体做法为打开终端，输入sudo gedit ~./bashrc，并在文件最后一行添加

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM2/Examples/ROS

此处的PATH为你的ORBSLAM2文件夹所在的绝对路径，比如在我的电脑上需要添加

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/teamo/ORB_SLAM2/Examples/ROS

之后执行构建脚本

chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh

如果仍然出现以下错误

[rosbuild] rospack found package "ORB_SLAM2" at "", but the currentdirectory is "/home/teamo/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2".  You shoulddouble-check your ROS_PACKAGE_PATH to ensure that packages are found in thecorrect precedence order.

则需要在/opt/ros/<你的ros版本>/setup.bash文件中最后一行添加

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/teamo/ORB_SLAM2/Examples/ROS

之后重新执行构建脚本即可。

若在编译过程中出现如下错误

/usr/bin/ld: CMakeFiles/RGBD.dir/src/ros_rgbd.cc.o: undefined reference to symbol '_ZN5boost6system15system_categoryEv'

则需要修改ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2C中的CMakeLists.txt文件，将第51行的代码修改如下

set(LIBS
${OpenCV_LIBS}
${EIGEN3_LIBS}
${Pangolin_LIBRARIES}
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/DBoW2/lib/libDBoW2.so
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/g2o/lib/libg2o.so
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libORB_SLAM2.so
-lboost_system)

之后重新构建即可。

例程

以双目模式为例，演示ROS下的ORBSLAM2运行结果。

首先，从数据集下载地址上下载一个rosbag文件，我这里选择的是Machine Hall 01，解压之后的放置路径为/home/teamo/ORBSLAM2/MH_01_easy.bag

之后打开三个不同的终端，运行以下三句代码

roscore

rosrun ORB_SLAM2 Stereo Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo/EuRoC.yaml true

rosbag play --pause /home/teamo/ORB_SLAM2/MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/left/image_raw /cam1/image_raw:=/camera/right/image_raw

这里的后两句为ROS的消息映射，因为bag包中的消息与作者程序中接收的消息名称并不一致。

需要注意的是，我们需要等待ORB词典读取完成后，再切换到播放bag的shell并按下空格开始播放，若提前播放，会丢失部分数据。

其实，仔细分析ros代码后可以发现，与非ros的例程并没有本质区别，只是将按文件名逐帧读取图片更改为了按照固定频率接受ros消息后读取图片，其他调用方式与非ros基本一样。

结果如下