單目ORB_SLAM 實戰

本篇是對 Zaragoza universidad 發表的ORB-SLAM a Versatile and Accurate Monocular SLAM System 中提出的ORB-SLAM 的代碼運行實戰，在GitHub上有英文的代碼運行介紹。
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 GitHub路徑
以下是在自己電腦（dell-optiplex 9020, i7 8G ）中調試成功後的，調試流程和注意事項：
這個工作只是爲了方便調試過程中遇到問題的小白，大神請直接看原鏈接。同時如有錯誤請大家指正，我只是搬運工。

ORB_SLAM安裝

首先確保安裝了ROS和依賴庫文件 eigen3,opencv,blas,lapack,boost等

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM.git ORB_SLAM
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/&&/ 其中&&表示自己安裝ORB_SALM的路徑, 也可以自行在bashrc環境變量中添加，可以直接gedit ~/.bashrc 查看自己的環境變量
cd Thirdparty/g2o/ 圖優化
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make
cd Thirdparty/DBoW2/ 迴環檢測的包
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make
如果是ROS Indigo ，去掉ORB_SLAM 文件夾中manifest.xml中關於 opencv2的依賴
如下：

  <package>

  <description brief="ORB_SLAM">

     ORB_SLAM

  </description>

  <author>Raul Mur-Artal</author>

  <license>GPLv3</license>

  <depend package="roscpp"/>

  <depend package="tf"/>

  <depend package="sensor_msgs"/>

  <!-- <depend package="opencv2"/>  -->

  <depend package="image_transport"/>

  <depend package="cv_bridge"/>

</package>

然後依然運行
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make
ORB_SLAM 安裝完成

運行ORB_SLAM代碼-使用Example.bag

下載Example.bag.tar.gz
http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/downloads/Example.bag.tar.gz.
ORB_SLAM 的根目錄下提供了兩個可運行的版本
in ROS Fuerte:
roslaunch ExampleFuerte.launch

in ROS Groovy or newer versions:
roslaunch ExampleGroovyHydro.launch
rosbag play --pause Example.bag

現在應該可以利用已有的數據庫運行ORB_SLAM了

運行ORB_SLAM代碼-使用攝像頭數據

配置文件：rosrun ORB_SLAM ORB_SLAM PATH_TO_VOCABULARY PATH_TO_SETTINGS_FILE

此處PATH_TO_VOCABULARY 爲ORB_SLAM/Data/ 下ORBvoc.txt.tar.gz 解壓後的ORBvoc.txt

PATH_TO_SETTINGS_FILE 爲ORB_SLAM/Data/ 下的 Settings.yaml 文件
PS：工程要求，實際要將Settings.yaml 換成自己標定攝像頭後產生的文件
roscore
roslaunch rbx1_vision ORB_cam.launch 運行自己的攝像頭驅動launch文件
此處的ORB_cam.launch 文件是我將 rbx1_vision 文件夾中的 usb_cam.launch 修改後的文件，修改地方如下將

    <remap from="usb_cam/image_raw" to="/camera/rgb/image_raw" />

        <remap from="usb_cam/camera_info" to="/camera/rgb/camera_info" />

 修改爲：

  <remap from="usb_cam/image_raw" to="/camera/image_raw" />

        <remap from="usb_cam/camera_info" to="/camera/camera_info" />

因爲ORB_SLAM接受的topic名爲 /camera/image_raw，也可以自己寫remap到相應的topic
3. roslaunch mycamera.launch

此處將ORB-SLAM 文件夾中的ExampleGroovyOrNewer.launch 複製重新命名爲mycamera.launch

將ExampleGroovyOrNewer.launch中的　
<remap from="/image" to="/ORB_SLAM/Frame" /> （是讀取Example.bag的代碼）
改爲 <remap from="/camera/image_raw" to="/ORB_SLAM/Frame" />

運行之後等待幾秒鐘，單目ORB_SLAM是利用前幾幀的視差來初始化定位的，所以左右擺動攝像頭就可以出現特徵點和攝像頭的位置了。

在調試過程中也借鑑了[漫遊者1號](http://blog.csdn.net/dourenyin/article/details/48055441)的文章，自己在調試中遇到了問題，然後摸索後，分享給大家，這篇文章中已經給出了很多詳細介紹，這裏就不重複了，只將可以運行的調試過程給大家。
以上只是ORB_SLAM 單目的運行程序，原文作者也發佈了ORB_SLAM2 裏面有關於RGB-D和 stereo 的運行代碼。同時近期也看完了 ORB：an efficient alternative to SIFT or SURF 這篇文章，該文章發表於2011年 ECCV，近期會發布關於這篇文章的詳細介紹。
關於這篇ORB的文章，讀完後並不是很瞭解，可能需要再深讀，消化後再和大家分享。

單目ORB_SLAM 實戰