ORB_SLAM2的安裝與配置
一、安裝工具
在配置過程中需要cmake、gcc、g++和Git工具。可在終端通過以下命令下載。
（1）更新apt庫，更新軟件列表
sudo apt-get update
（2）安裝git，用於從Github上克隆項目到本地
sudo apt-get install git
（3）安裝cmake，用於程序的編譯
sudo apt-get install cmake
（4）安裝gcc、g++
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install gcc
二、安裝Pangolin作爲可視化和用戶界面
（1）安裝依賴項
sudo apt-get install libglew-dev libpython2.7-dev
（2）從Github將項目下載到本地
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
（3）編譯安裝
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j
sudo make install
三、安裝OpenCV ，用於處理圖像和特徵
（1）安裝依賴項
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
（2）在OpenCV官網（http://opencv.org）下載OpenCV 3.4.1的source版本，然後解壓到本地
或者用命令下載如下
wget -O opencv-3.4.1.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.1.zip
（3）編譯安裝
cd ~/opencv-3.4.1
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release –D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j8
出現以下表示編譯成功
編譯過程會花費較長時間，電腦CPU性能較低的建議不要使用make -j，容易卡死；CPU性能較高的可以使用make -jx，x代表線程，可加速編譯。
執行命令
sudo make install
（4）配置一些OpenCV的編譯環境
1.sudo make install 執行完畢後OpenCV編譯過程就結束了，接下來就需要配置一些OpenCV的編譯環境首先將OpenCV的庫添加到路徑，從而可以讓系統找到
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
執行此命令後打開的可能是一個空白的文件，不用管，只需要在文件末尾添加
/usr/local/lib
保存回到命令行界面，執行如下命令使得剛纔的配置路徑生效
sudo ldconfig
2.配置bash
sudo gedit /etc/bash.bashrc
在最末尾添加
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
保存，執行如下命令使得配置生效
source /etc/bash.bashrc
四、安裝Eigen3，它是一個開源線性庫，可進行矩陣運算
sudo apt-get install libeigen3-dev
五、安裝ORB-SLAM2
a. 克隆倉庫
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
b. 編譯ORB-SLAM2，第三方庫中的DBoW2和g2o，並解壓ORB詞典
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh
c.如過需要在ROS環境下運行ORB_SLAM，則需要執行一下命令：
在ROS環境下運行ORB_SLAM，最好將工程放在catkin_ws/src文件夾下,如圖
1）將包含Examples/ROS/ORB_SLAM2的路徑添加到ROS_PACKAGE_PATH環境變量中。打開.bashrc文件並在最後添加以下行。
sudo gedit ~/.bashrc
source ./catkin_ws/devel/setup.sh
使修改後的/.bashrc文件生效
source ~/.bashrc
cd catkin_ws/src/ORB_SLAM2
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh
運行後會出現錯誤：
解決辦法：
修改Examples/ROS/ORB_SLAM2/文件夾下的CMakeLists.txt文件。
將
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
)
修改爲：
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
)
如圖所示：
再次運行，：
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh
如圖所示，編譯成功。
六、運行單目SLAM實例
編譯完成後會在ORB_SLAM2/Examples文件夾下生成各種可執行文件。我們以單目情況爲例，展示如何運行ORB_SLAM2程序。
（1）下載數據集
有TUM、KITTI、EuRoC三種數據集，本實驗使用TUM數據集，從http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下載序列並解壓縮。這便是解壓後的數據集
GitHub上給出的命令執行格式：
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER
其中PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER爲數據集的存儲路徑，並將tumx.yaml與下載的數據集對應，比如TUM1.yaml,TUM2.yaml 和TUM3.yaml 分別對應 freiburg1, freiburg2 和 freiburg3
根據情況自己確定數據集的路徑，我的路徑是/home/weiweu/rgbd_dataset_freiburg1_xyz
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/weiweu/rgbd_dataset_freiburg1_xyz
