Ubuntu 16.04 ORB_SLAM2+ROS+kinect1+AR+數據集+稀疏地圖

這些天在學習高博ORB-SLAM2，入手一臺kinect1相機，個人建議先理論，後實踐。理論從推導公式做起，這裏寫點實踐過程，以及總結遇到的一些問題：

 安裝過程參考：https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52808650

搭建ORB-SLAM2

ORB-SLAM是15年一個西班牙博士做的，工程效果來看，是目前最好的了。ORB-SLAM是針對單目做的slam，最新的是ORB-SLAM2，支持單目、雙目和RGB-D接口。這裏對ORB-SLAM2的環境搭建做一個記錄，裏面遇到的坑也有解決辦法，可以參考。

系統環境：ubuntu16.04
1.設置root密碼（若爲新裝的系統）：

（1）打開一個終端Ternimal，輸入

sudo passwd

然後設置root用戶的密碼
（2）在catkin_ws/src下新建 3.安裝ORB_SLAM：文件夾：

1.  mkdir ORB_SLAM2
2.  cd ORB_SLAM2

2.安裝必備軟件：

（1）更新apt庫

sudo apt-get update

（2）安裝git

sudo apt-get install git

（3）安裝cmake

sudo apt-get install cmake

（4）安裝Pangolin
安裝依賴：
a、opengl：
b、GLEW：

sudo apt-get install libglew-dev

c、Boost：

sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev

d、Python2/Python3：

sudo apt-get install libpython2.7-dev

e、編譯基礎庫

sudo apt-get install build-essential

在catkin_ws/src目錄下安裝Pangolin：

1. git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
2. cd Pangolin

 直接編譯

mkdir build
cd build
cmake ..
make

（5）安裝OpenCV
安裝依賴：

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-./build,shdev libtiff5-dev  libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev

安裝OpenCV：
a、官網下載OpenCV 3.2.0 for Linux下載地址，解壓到Ubuntu中
b、進入OpenCV文件夾，配置工程

mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

進行編譯

make
sudo make install

（6）安裝Eigen  是頭文件組成的庫，沒有庫文件

sudo apt-get install libeigen3-dev

（6）可選安裝 PCL

sudo apt-get install libpcl-dev pcl-tools

（7）安裝BLAS and LAPACK庫

sudo apt-get install libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev

 3.安裝ORB_SLAM：

（1）Clone the repository:

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM24.測試ORB_SLAM2

（2）編譯：

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh

 (3)  執行：

  ./build.sh

  ./build_ros.sh

　當然也可以通過下面的方法編譯ORB_SLAM2

     在編譯ORB_SLAM2的過程中遇到幾個問題，想分享下：

 

這篇博客寫的是修改路徑的方法　https://www.2cto.com/kf/201707/661021.html 　但是我用了之後感覺還是有問題，路徑添加不進去．

用下面的解決辦法：輸入 sudo ln -s /home/xm/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2 /opt/ros/kinetic/share/ORB_SLAM2　注意：一定寫自己的絕對地址,不知道的地址的話，查一下文件屬性．

　參考這個博客：　https://blog.csdn.net/weixin_40931266/article/details/81059763

　然後又出現了下一個問題．保持耐心很關鍵．

 出錯原因爲：libboost_system.so 與libboost_filesystem.so找不到鏈接目錄．

解決方案爲：新開一個終端，輸入 $locate boost_system     查找目錄

                                                             $locate boost_filesystem　查找目錄

 將libboost_system.so與libboost_filesystem.so複製到ORB_SLAM2/lib（注意是catkin_ws/src/ORB_SLAM2/lib）下，並且將ORBSLAM2/Examples/ROS/ORBSLAM2下的Cmakelists.txt中加入庫目錄，具體爲
在set(LIBS
${OpenCV_LIBS}
${EIGEN3_LIBS}
${Pangolin_LIBRARIES}
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/DBoW2/lib/libDBoW2.so
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/g2o/lib/libg2o.so
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libORB_SLAM2.so
加入${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libboost_filesystem.so
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libboost_system.so )

保存後，直接編譯

參考博客爲 https://blog.csdn.net/sinat_38343378/article/details/78883919．非常感謝

配置環境變量如下圖所示：

vim.bashrc

source .bashrc

最後刪除鏈接文件

sudo rm -rf  opt/ros/kinetic/share/ORB_SLAM2

 4.測試ORB_SLAM2

這裏下載了一個單目相機的測試數據集進行測試。數據集下載地址：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

參考博客 https://www.cnblogs.com/bigzhao/p/6246084.html

１．按照要求下載數據集，我下載的是rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360，將其解壓到你的 catkin_ws/src/ORB_SLAM2．我個人放在了orbslam２工程目錄下面了．

２．下載 associate.py．放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目錄下面．

３．打開終端，進入到associate.py所在目錄，即/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/，之後運行

python associate.py PATH_TO_SEQUENCE/rgb.txt PATH_TO_SEQUENCE/depth.txt > associations.txt

在該目錄中將會生成一個associations.txt文件．

４．參照所給鏈接中的第３步，https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2，即

./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER ASSOCIATIONS_FILE

 PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER文件夾即爲數據庫所在文件夾，我放在orbslam2工程下面，ASSOCIATIONS_FILE即爲第３步中生成的associations.txt，給出目錄位置

５．至此，可以運行，#cd ORB_SLAM2 #./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM2.yaml /home/zty/ORB_SLAM2/rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360 /home/zty/ORB_SLAM2/rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360/associations.txt

 

 

 5.用kinect1相機跑ORB_SLAM2

   安裝kinect1驅動

1.安裝驅動

安裝ROS軟件包
以下2種方式，任選一種即可，當然全部安裝也沒有問題

1）使用openni_launch

sudo apt-get install ros-kinetic-openni-camera ros-kinetic-openni-launch

注意：openni2_launch已經不再支持Kinect任何產品。

2)使用freenect_launch

1. sudo apt-get install libfreenect-dev

2. sudo apt-get install ros-kinetic-freenect-camera ros-kinetic-freenect-stack ros-kinetic-freenect-launch

2.軟硬件準備

硬件準備：kinect1接12V電源，用自身的USB接到PC機

軟件準備： roslaunch openni_launch openni.launch 或者roslaunch freenect_launch freenect.launch

驗證驅動是否安裝成功

rostopic list 查看ORB_SLAM2需要兩個topic: /camera/rgb/image_raw      /camera/depth_registered/image_raw

roscore

rosrun rqt_image_view rqt_image_view

 如下圖所示：

 

 3.配置launch文件  參考https://www.cnblogs.com/zengcv/p/6021512.html

     在解壓後的ORB_SLAM2的根目錄下新建kinect_orbslam2.launch,內容如下：(根據需要，紅色字體改爲對應的路徑，其他的無需修改<launch> 

  <param name="orb_use_viewer" value="false"/> 
  <node pkg="ORB_SLAM2" type="RGBD" name="ORB_SLAM2" 
        args="/home/xm/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt 
         /home/xm/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/TUM1.yaml" cwd="node" output="screen"/> 

  <include file="$(find freenect_launch)/launch/freenect.launch"> 
    <!-- use device registration --> 
    <arg name="depth_registration" value="true" /> 
    <arg name="rgb_processing" value="true" /> 
    <arg name="ir_processing" value="false" /> 
    <arg name="depth_processing" value="false" /> 
    <arg name="depth_registered_processing" value="true" /> 
    <arg name="disparity_processing" value="false" /> 
    <arg name="disparity_registered_processing" value="false" /> 
    <arg name="sw_registered_processing" value="false" /> 
    <arg name="hw_registered_processing" value="true" /> 
  </include> 
</launch>

在ORB_SLAM2目錄下

roslaunch kinect_orbslam2.launch

 

 

 6. 跑ORB_SLAM AR

     主要參考 https://blog.csdn.net/u79501/article/details/68942174

     運行 ROS 中的demo

 

直接跑MonoAR吧~

開始之前還有個地方需要改：

 

把ros_mono_ar.cc中的

ros::Subscriber sub = nodeHandler.subscribe("/camera/image_raw", 1, &ImageGrabber::GrabImage,&igb);

改爲：

ros::Subscriber sub = nodeHandler.subscribe("/camera/rgb/image_color", 1, &ImageGrabber::GrabImage,&igb);

在下圖目錄下重新編譯：

 

 

1.roscore

2.roslaunch openni_launch openi.launch

3.rosrun ORB_SLAM2 MonoAR /home/xm/catkin_ws//src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt  /home/xm/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/Monocular/TUM1.yaml

(TUM1.yaml是參數設置文件，主要是相機的內參，這個得自己標定。如果懶得標定，直接用TUM1.yaml吧，湊合着用吧）

直接放結果：

 寫了兩個小時，先休息會。