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  • orb-slam2安装
    千次阅读
    2022-04-03 21:36:57

    ORB-SLAM2安装

    有这些依赖项:请添加图片描述

    https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

    主要参考下面的博文

    ORB-SLAM2 初体验 —— 配置安装 - MingruiYu - 博客园 (cnblogs.com)

    注意在安装依赖项Pangolin时,如果是从GitHub直接git的最新版本的Pangolin,那么编译安装的时候就会出现问题

    1、sudo apt install libeigen3的版本可能不够,可以自己下载编译安装eigen库

    2、eigen库的位置需要注意,一般是“/usr/include/eigen3”,而这个新版本的Pangolin好像是在“/usr/local/include”中找,所以最好是两个位置都存一份

    3、新版的Pangolin包中“varstate.h”头文件包含了

    #include <any>
    

    而这个需要C++17,ThinkPad双系统装的是Ubuntu16.04,而**Ubuntu16.04 支持的是C++14版本(gcc 5.4.0),并不支C++17,**这就需要升级gcc,可以参考下面的博客

    https://blog.csdn.net/davidhopper/article/details/79681695#:~:text=幸运地是,Linux系统标准编译器GCC能完美地支持C%2B%2B 17标准,但需升级到7.0以上版本;不幸地是,Ubuntu 16.04版本自带的GCC版本为5.4.0,可支持C%2B%2B 14标准,但基本不支持C%2B%2B 17标准。 怎么办? 那就从零开始,从GCC官方网站下载、安装最新标准的编译器吧。,一、下载GCC 7.3.0版本源代码 进入GCC官方网站: https%3A%2F%2Fgcc.gnu.org%2F ,发现目前最新版本是7.3.0(2018年3月24日 )。 本来想省点事,直接下载二进制版本进行安装,但打开相关页面后,发现居然没有Ubuntu系统的二进制版本,这不是赤裸裸地歧视吗?

    但是看着过程还是很繁琐,师兄路过提醒,装低版本的Pangolin不可以嘛,我想也是,ORB-SLAM2是17年开源的,用的应该就是旧版的Pangolin

    于是编译安装高翔博士视觉SLAM十四讲3rd_party中的Pangolin,非常顺畅

    安装好依赖后再编译安装ORB-SLAM2就非常顺畅了

    安装完成后测试,打开终端,输入:

    cd ORB_SLAM2
    ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml ../rgbd_dataset_freiburg1_desk
    

    运行过程截图如下:请添加图片描述
    运行输出如下:

    ORB-SLAM2 Copyright (C) 2014-2016 Raul Mur-Artal, University of Zaragoza.
    This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY;
    This is free software, and you are welcome to redistribute it
    under certain conditions. See LICENSE.txt.
    
    Input sensor was set to: Monocular
    
    Loading ORB Vocabulary. This could take a while...
    Vocabulary loaded!
    
    Camera Parameters: 
    - fx: 517.306
    - fy: 516.469
    - cx: 318.643
    - cy: 255.314
    - k1: 0.262383
    - k2: -0.953104
    - k3: 1.16331
    - p1: -0.005358
    - p2: 0.002628
    - fps: 30
    - color order: RGB (ignored if grayscale)
    
    ORB Extractor Parameters: 
    - Number of Features: 1000
    - Scale Levels: 8
    - Scale Factor: 1.2
    - Initial Fast Threshold: 20
    - Minimum Fast Threshold: 7
    
    -------
    Start processing sequence ...
    Images in the sequence: 613
    
    New Map created with 110 points
    -------
    
    median tracking time: 0.0502065
    mean tracking time: 0.0544293
    
    Saving keyframe trajectory to KeyFrameTrajectory.txt ...
    
    trajectory saved!
    

    最终相机的运动轨迹以txt格式存储起来
    请添加图片描述

    但出现了这个问题:

    QObject::~QObject: Timers cannot be stopped from another thread
    

    GitHub上有人提出了issues

    https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/issues/135

    看大家暂时没有很好的解决办法,但不影响轨迹的绘制与存储,所以暂时先不仔细考虑了

    更多相关内容
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  • ROS ORB-SLAM2安装教程

    本篇博客整理了ROS安装,ORB-slam2安装,ROS的ORB-slam2安装


    1.ROS安装

    http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/chapter1/12-roskai-fa-gong-ju-an-zhuang.html

    安装时,sudo rosdep init 和 rosdep update 失败,会碰到连接问题,采用以下连接提供的方法安装

    https://blog.csdn.net/qq_35813104/article/details/117332670

    至此,ROS安装完成,可以使用roscore验证。


    2.ORB-SLAM2安装

    2.1安装工具

     sudo apt-get install cmake
     
     sudo apt-get install git
     
     sudo apt-get install gcc g++  

    2.2安装Pangolin

    Pangolin是对OpenGL进行封装的轻量级的OpenGL输入/输出和视频显示的库。可以用于3D视觉和3D导航的视觉图,可以输入各种类型的视频、并且可以保留视频和输入数据用于debug。

    安装依赖

     sudo apt-get install libglew-dev
     
     sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
     
     sudo apt-get install libpython2.7-dev

    安装Pangolin

    Pangolin下载链接:

    https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin

    使用版本建议为V0.5,这样可以避免Eigen3报错。

     2.3安装Eigeb

    sudo apt-get install libeigen3-dev

    2.4安装opencv

    opencv官方下载地址:Releases - OpenCV

    选择版本3.4.0,下载并解压

    cd opencv3.4.0
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    make -j2
    sudo make install

    2.5安装ORB-SLAM2

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

    此处会报错 

    解决方法:

    在所有报错的文件,添加头文件:

    #include <unistd.h>

    文件较多,需要耐心不断运行报错然后添加。

    到这里ORB-SLAM2就安装好了。

    2.6 ROS的ORB-SLAM2安装

    2.6.1 添加环境变量

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

    2.6.2 编译ROS文件

      chmod +x build_ros.sh
      ./build_ros.sh

    ./build_ros.sh会出现许多报错如下:

     

    参考这篇博客解决

    https://blog.csdn.net/qq_44725448/article/details/117107020?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1-117107020-blog-104906376.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1-117107020-blog-104906376.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&utm_relevant_index=1

    2.6.3 运行摄像头

    编译USB(下载地址:GitHub - ros-drivers/usb_cam: A ROS Driver for V4L USB Cameras

    注意修改src/usb_cam-develop/launch文件中的launch,需要修改成自己的设备号。

    mkdir -p ./usb_cam_ws/src
    catkin_init_workspace
    
    //把usb_cam放到usb_cam_ws/src下
    
    cd usb_cam_ws/
    catkin_make
    source devel/setup.bash

    新开一个终端,运行

    roscore
    //新开终端
    roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
    

    3 运行ORB-SLAM2

    3.1下载数据集

    Tum数据集:Computer Vision Group - Dataset Download

    下载好解压缩,最后放在ORB-SLAM2路径下。建议使用fr1/xyz数据集

    3.2运行

    ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/hong/ORB_SLAM2/data/rgbd_dataset_freiburg1_xyz

    3.3使用ROS运行ORB-SLAM2

    参考2.6.3,运行摄像头

    运行rostopic list查看消息

    gedit /home/hong/Desktop/ORB_SLAM2-master/ORB_SLAM2-master/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/ros_mono.cc

    修改订阅的话题为摄像头话题

    运行ORB-SLAM2(如果没有出现轨迹和关键帧,需要调整自己的相机分辨率或者相机内参,可能是自己的内参与默认值相差大,导致无法求解)

    //新开终端
    source ~/.bashec
    rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/hong/Desktop/ORB_SLAM2-master/ORB_SLAM2-master/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/hong/Desktop/ORB_SLAM2-master/ORB_SLAM2-master/Examples/Monocular/TUM1.yaml
    

     

    展开全文
  • 针对目前视觉SLAM(同时定位与地图构建)系统只能输出相机的运动轨迹图而不能生成用于路径规划和导航地图的缺点,提出了一种基于ORB-SLAM2的网格地图实时构建算法。首先,建立了一个适用于视觉SLAM的逆传感器模型...
  • ORB-SLAM2源码详解.pdf

    2021-04-01 16:59:47
    里面详细推导了ORB_SLAM2的很多公式,比看原论文容易理解
  • ORB-SLAM2.xmind

    2020-01-19 15:00:56
    ORB-SLAM2代码阅读思维导图,xmind8编辑,可用xmind8或者xmind zen打开。自己做的,可能有错误,如果有问题可直接私信给我。 ORB-SLAM2 是我上手的第一个比较大的SLAM系统和c++项目,因此方便建立了思维导图更深的...
  • 适用于单目、双目、rgb-d摄像机视觉slam代码orb-slam2
  • ORB-SLAM3-注意ORB-SLAM3原始注解代码量太大,注释不完整,重点关注原理。
  • ORB-SLAM2源码解析》学习手册v1.0-对外.pdf
  • ORB-SLAM3论文.pdf

    2021-10-22 15:28:11
    ORB-SLAM3原文
  • 东北大学吴博讲解ORB_SLAM的文档,仅有文档。
  • ORB-SLAM 2跑通自己的数据集一 、拍摄视频并转化为图片:二、准备索引目录文件:三、生成自己的参数配置文件TUM.yaml。复制TUM1.yaml,并修改参数即可。四、ORB-SLAM2所在的目录并运行如下命令即可:五、本次实验...
  • 提⽰:在安装git 之后,可以⽤以下 命令下载ORB-SLAM2。(如果你没有安装git,请参考https://blog.csdn.net/ykf173/article/details/105624488?ops_request_misc=%25257B%252522request%25255Fid%252522%25253

    1、ORB-SLAM2的下载(Linux下)

    从github.com 下载ORB-SLAM2 的代码。地址在:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.
    提⽰:在安装git 之后,可以⽤以下 命令下载ORB-SLAM2。(如果你没有安装git,请参考https://blog.csdn.net/ykf173/article/details/105624488?ops_request_misc=%25257B%252522request%25255Fid%252522%25253A%252522161283685016780299096952%252522%25252C%252522scm%252522%25253A%25252220140713.130102334…%252522%25257D&request_id=161283685016780299096952&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-4-105624488.pc_search_result_before_js&utm_term=git%25E5%25AE%2589%25E8%25A3%2585Linux

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

    2.运行程序前的一些配置(很重要)

    以下步骤你也可以通过直接运行build.sh代替,他将帮助你直接编译运行。然后你就可以运行可执行文件了。

    (1)打开ORB-SLAM2文件夹,进入Thirdparty文件夹,分别进入DBoW2,g2o文件夹进行cmake,make编译。(你应该已经安装了cmake工具)

    在这里插入图片描述

    (2)然后进入Vocabulary文件夹

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    解压命令

    tar -xvf ORBvoc.txt.tar.gz
    

    左边的txt文件是解压后的文件。

    (3)进入include里的System.h文件

    在这里插入图片描述

    添加一行

    #include<unistd.h>
    

    为了防止编译阶段出现usleep报错,系统会提示你将usleep改成fseek,实际上这并没有用,这两个命令含义不同,替换不能解决问题,实际上是缺少usleep的头文件导致的。笔者原先是直接编译,一行一行改错(全是血泪QAQ)。

    3、在https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2下载数据集(Dataset)

    因为笔者要运行mono_tum文件,所以选择下载TUM Dataset。(当然如果你要运行其他文件,可以下载对应得数据集)

    在这里插入图片描述

    TUM Dataset下载网址http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

    我在ORB-SLAM2文件夹里新建downloads文件夹,将下载的压缩包放在此文件夹下,并解压,解压命令请参考上一条。

    4、到这里配置结束了,可以开始编译了

    在ORB-SLAM2下文件夹下,cmake,make编译

    在这里插入图片描述

    5、运行得到了mono_tum可执行文件,接下来运行它。

    直接运行会报错。

    在这里插入图片描述

    查阅GitHub官方文档,知道了要按照以下格式执行此可执行文件。

    在这里插入图片描述

    运行命令格式为:./mono_tum path_to_vocabulary path_to_settings path_to_sequence

    该命令共有4个参数:

    mono_tum 编译生成的针对MONO_KITTI数据集的可执行文件,一般路径为ORB-SLAM2工程目录下Examples/Monocular/mono_tum;

    path_to_vocabulary为所选词典的路径,路径为ORB-SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt;

    path_to_settings为配置文件,存放在ORB-SLAM2/Examples/Monocular下,该配置文件中存放的相机的内参和外参,提取特征时候图像金字塔相关参数,可视化过程中用到的参数;

    path_to_sequence为数据集路径,这个根据自己下载的kitti数据集路径来指定(就是第三步中下载的数据集

    参考博客:https://blog.csdn.net/moyu123456789/article/details/90180635?ops_request_misc=%25257B%252522request%25255Fid%252522%25253A%252522161284111216780269848854%252522%25252C%252522scm%252522%25253A%25252220140713.130102334…%252522%25257D&request_id=161284111216780269848854&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allbaidu_landing_v2~default-1-90180635.pc_search_result_before_js&utm_term=Usage%253A+.%252Fmono_tum+path_to_vocabulary+path_to_settings+path_to_sequence

    所以我最后的运行代码是

    ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/neo/ORBcode/ORB_SLAM2/downloads/rgbd_dataset_freiburg1_xyz 
    

    请你根据以上代码,修改地址,然后运行即可。

    运行结果

    在这里插入图片描述

    至此,你应该可以成功运行示例程序了。

    6、关于一些库

    在上面的叙述中我没有提到相关库的安装,它需要OpenCV,pangolin,Eigen等库,这些库是运行程序的先决条件,如果你没有安装,请参考其他博客安装,本文不再赘述。

    展开全文
  • 仅使用pcl构建ORB_SLAM2模式 mkdir build cd build cmake .. make -j 跑步: ./run/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.bin path_to_settings path_to_sequence path_to_association 修改内容: 添加一个具有闭环功能...
  • ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras
  • ORB-SLAM 它是一个完整的 SLAM 系统,包括视觉里程计、跟踪、回环检测,是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统,同时还有单目、双目、RGBD 相机的接口。资源包含ORB-SLAM2ORB-SLAM3详细的中文注释版本的源码。
  • ORB-SLAM2安装和编译 ORB-SLAM2是一个非常经典的视觉SLAM 开源方案,可以作为你学习SLAM的范本。 本文主要介绍如何在LINUX操作系统上,及ubantu上使用视频运行ORB-SLAM2。也列出了本人在安装过程中出现的出现的...

    ORB-SLAM2 的安装和编译

    ORB-SLAM2是一个非常经典的视觉SLAM 开源方案,可以作为你学习SLAM的范本。

    本文主要介绍如何在LINUX操作系统上,及ubantu上使用视频运行ORB-SLAM2。也列出了本人在安装过程中出现的出现的问题以及解决问题的相应方案。

    下面是安装及编译的流程,请大家严格遵守安装顺序,不然会出现依赖错误。

    1. 从github.com下载ORB-SLAM2的代码。地址是:
      添加链接描述
      可以在github上直接download ZIP压缩文件。也可在安装git之后,用以下命令在终端上下载
    git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
    

    最后我们会下载得到这个文件在这里插入图片描述
    2. 在打开上述github链接后,下翻至底会看到 2.Prerequisites这表示运行ORB-SLAM2需要准备这些环境在这里插入图片描述我们暂且不用着急,一条一条按步骤安装
    他说我们测试这个库在ubantu版本12.04,14.04和16.04上,但是本人是在ubantu20.04上测试的,完全没有问题。我们还需要安装C++11或C++0x编译器。在编译ORB-SLAM2过程中我们需要cmake,所以没有安装的同学可以使用这条命令下载

    sudo apt install cmake 
    

    接下来我们需要安装Pangolin,我推荐大家从此链接中下载添加链接描述
    在下载了ZIP压缩包后解压缩放在ubantu的/home下(此处只要是英文路径都可以),但别急着安装Pangolin我们还需要安装一些必要的库
    OpenGL

    sudo apt install libgl1-mesa-dev
    

    Glew:

    sudo apt-get install libglew-dev
    

    Boost:

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

    Python2/Python3:

    sudo apt-get install libpython2.7-dev
    

    接下来就可以安装Pangolin了

    cd Pangolin
    mkdir build 
    cd build
    cmake ..
    cmake --build .
    

    好了到此为止,Pangolin已经安装完毕了
    再就是OpenCV的安装,关于Opencv的安装我推荐大家去看这个博主的博文写的非常的详细
    添加链接描述
    在opencv安装完成后我们需要安装 Eigen3,我推荐大家安装版本 3.2.10这个版本目前是最稳定的bug较少。
    大家可以在这个网站上添加链接描述下载。
    点击如图所示的ZIP文件下载后解压放到ubantu中,进入eigen文件加中执行以下步骤

    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    sudo make install
    

    安装后,头文件安装在/usr/local/include/eigen3中。这一步十分重要我们需要去检查安装到的路径。不然后在后续的ORB-SLAM2编译过程中会找不到文件。后续我们会在问题后告诉大家如何解决
    最后一步的 DBoW2 和 g2o ,他们已经存在于ORB-SLAM2文件夹中的 Thirdparty文件夹中
    安装依赖项

    sudo apt-get install cmake libeigen3-dev libsuitesparse-dev qtdeclarative5-dev qt5-qmake libqglviewer-dev //g2o的依赖项
    sudo apt-get install libboost-dev //DBoW2的依赖项
    

    所以接下来我们就可以编译ORB-SLAM2了。 哇呜!

    cd ORB_SLAM2-master
    chmod +x build.sh
    ./build.sh
    

    如果你最后能得到这个界面说明安装成功了
    在这里插入图片描述
    但一般来说会出现好几个问题,下面是我在安装过程中出现的问题。
    在这里插入图片描述
    error “Allocator::value_type must be same type as value_type”
    解决方法
    修改文件 /include/LoopClosing.h 找到代码

    Eigen::aligned_allocator<std::pair<const KeyFrame*, g2o::Sim3> > > KeyFrameAndPose;
    
    

    修改为

    Eigen::aligned_allocator<std::pair<KeyFrame* const, g2o::Sim3> > > KeyFrameAndPose;
    
    

    或是出现usleep(x000的错误
    解决方法
    查询每个usleep错误所对应的头文件是什么,在进入相应的头文件中添加

    #include <unistd.h>
    

    若是出现找不到eigen文件的情况
    在这里插入图片描述

    我们首先需要check,eigen3安装在什么路径下了
    如果是在这个路径下在这里插入图片描述
    我们需要执行以下命令来让编译时能找到文件夹

    sudo cp -r /usr/local/include/Eigen /usr/include
    sudo cp -r /usr/local/include/eigen3 /usr/include
    

    在ORB-SLAM2编译过程中偶尔会遇到一些warning但是不会影响我们的编译成功。
    以上就是我遇到的问题。这个笔记也许也会帮助到大家解决其他我没有遇到的问题
    添加链接描述

    最后祝愿大家都能成功运行ORB-SLAM2开始自己的学习和研究

    拜拜~

    展开全文
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    千次阅读 2018-08-07 21:50:42
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空空如也

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