SLAM學習系列——ORB-SLAM3安裝（Ubuntu20-ROS/Noetic）

ORB-SLAM3學習（Ubuntu20-ROS）

  • 0 主要參考文獻
  • 1 ORB-SLAM3安裝環境配置
    • 1.0 前言
      • 1.0.0 關于ORB-SLAM3安裝版本選擇
      • 1.0.1 本文配置操作匯總(快速配置)
        • 1.0.1.1 ORB_SLAM3環境配置：
        • 1.0.1.2 ORB_SLAM3安裝
        • 1.0.1.3 ORB_SLAM的ROS接口
    • 1.1 C++（11）編譯器配置
    • 1.2 Pangolin安裝
    • 1.3 OpenCV安裝
    • 1.4 Eigen3安裝
    • 1.5 DBoW2 and g2o (Included in Thirdparty folder)
    • 1.6 python要求
    • 1.7 ROS (optional)
    • 1.8 realsense2(選裝 )
  • 2 ORB-SLAM3安裝與測試(Building ORB-SLAM3 library and examples)
    • 2.1 下載ORB-SLAM3源文件
    • 2.2 修改CMakeLists文件
    • 2.3 編譯安裝
    • 2.4 測試（EuRoC Examples）
  • 3 ORB-SLAM3的ROS接口
    • 3.0 各種問題參考
    • 3.1 設置ORB-SLAM3的ROS接口路徑
    • 3.2 修改ORB-SLAM3的ROS接口CMakeLists文件
    • 3.3 修改build_ros.sh腳本文件
    • 3.4 安裝ROS接口
    • 3.5 ORB-SLAM之ROS測試
      • 3.5.1 查看數據集topic信息
      • 3.5.2 運行

0 主要參考文獻

安裝及問題解決主要參考以下文獻：
ubuntu 20.04+ORB_SLAM3 安裝并行全記錄（無坑版）（一）
ubuntu 20.04+ORB_SLAM3 安裝并行全記錄（無坑版）（二）
Ubuntu20.04安裝orb-slam3
Ubuntu20.04 —— 新系統從頭安裝ORB-SLAM3過程（2022年）
Ubuntu18.04 —— 新系統從頭安裝ORB-SLAM3過程（2022年）
Ubuntu 20.04配置ORB-SLAM2和ORB-SLAM3運行環境+ROS實時運行ORB-SLAM+Gazebo仿真運行ORB-SLAM2+各種相關庫的安裝
Ubuntu 20.04 安裝 ORB_SLAM3（包含ROS版）
ORB_SLAM3 v1.0 ROS接口編譯問題匯總

1 ORB-SLAM3安裝環境配置

1.0 前言

1.0.0 關于ORB-SLAM3安裝版本選擇

目前時間：2023年1月24日。 思考了很久安裝ORB-SLAM3哪個版本，因為有博客說新版本似乎有些bug。但看了ORB-SLAM3在github上的發布時間，最近的提交時間為2022年2月10日，感覺應該修改完成了。因此，還是直接選擇Master版本，(分支4452a3c)：
在這里插入圖片描述因為感覺v1.0-release的提升還挺大的。

-OpenCV靜態矩陣更改為特征矩陣。跟蹤和映射的平均代碼加速分別為16%和19%。ORB-SLAM 3論文中報告的時間。
- 新校準文件格式，參見文件Calibration_Tutorial。增加了立體校正和圖像大小調整選項。
- 添加了加載/保存地圖功能。
- 添加了使用英特爾實感攝像頭的實時SLAM示例。
- 修正了幾個錯誤

下面根據官方文檔配置依賴環境及安裝。

1.0.1 本文配置操作匯總(快速配置)

PS：準備環境為Ubuntu20.04,已安裝ROS-Noetic。

# 配置前
ubuntu: 20.04
ROS:Noetic
#配置關鍵依賴版本：
gcc: 9.4.0
ORB_SLAM3： Master，4452 a3c , Feb 10, 2022
cmake:3.16.3 
opencv: 4.2.0 (與ROS版本中使用的一致)
eigen3: 3.3.7 （該版本高于3.2會有大量警告，但無影響）
Pangolin: v0.6  (注意：高版本的庫不能工作)

可直接根據所有安裝指令安裝（依次執行，已安裝過的會自動驗證跳過），但建議通讀文檔獲取更深的理解。

1.0.1.1 ORB_SLAM3環境配置：
cd ~/ThirdParty
sudo apt install g++
sudo apt install libgl1-mesa-dev  libglew-dev cmake
sudo apt install libpython2.7-dev pkg-config libegl1-mesa-dev libwayland-dev libxkbcommon-dev wayland-protocols
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
git checkout dd801d2
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .
sudo apt install libopencv-dev
sudo apt install libeigen3-dev
sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/include/Eigen
sudo ln -s /usr/include/eigen3/unsupported /usr/include/unsupported
sudo apt install libpython2.7-dev
sudo apt-get install ros-noetic-realsense2-camera
1.0.1.2 ORB_SLAM3安裝
cd ~/ThirdParty
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3

cd ORB_SLAM3
git checkout 4452a3c
gedit CMakeLists.txt

# find_package(OpenCV 4.4)
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)

chmod +x build.sh
./build.sh
1.0.1.3 ORB_SLAM的ROS接口
gedit ~/.bashrc

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:~/ThirdParty/ORB_SLAM3/Examples_old/ROS

cd /Examples_old/ROS/ORB_SLAM3
gedit CMakeLists.txt

#find_package(OpenCV 3.0 QUIET)
find_package(OpenCV 4 QUIET)

include_directories(
${PROJECT_SOURCE_DIR}
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../include
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../include/CameraModels
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/Sophus
${Pangolin_INCLUDE_DIRS}
)

#rosbuild_add_executable(MonoAR
#src/AR/ros_mono_ar.cc
#src/AR/ViewerAR.h
#src/AR/ViewerAR.cc
#)

cd ~/ThirdParty/ORB_SLAM3
gedit build_ros.sh

#cd Examples/ROS/ORB_SLAM3
cd Examples_old/ROS/ORB_SLAM3

chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh

1.1 C++（11）編譯器配置

原文：

We use the new thread and chrono functionalities of C++11. 
我們使用C++11的新線程和計時功能。

要求：c++11及以上 。保證環境要求：

sudo apt install g++

1.2 Pangolin安裝

根據ORB-SLAM3官方原文：

We use Pangolin for visualization and user interface. Dowload and install instructions can be found at: https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.
我們使用Pangolin作為可視化和用戶界面。下載和安裝說明可在以下網址找到:https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.

因此，Pangolin僅作為一個可視化工具，版本沒做要求。
根據參考文獻，使用v0.6版本是一個比較好的選擇。
但本人在安裝v0.6版本必要依賴后編譯時警告較多，因此，嘗試了安裝master版本(分支：fe57db5)后，在ORB-SLAM3編譯過程中會出現錯誤error: ‘slots_reference’ was not declared in this scope cow_copy_type＜list_type, Lockable＞，導致編譯不通過，原因是Pangolin版本太高…
因此，還是安裝了v0.6版本…
安裝過程說明見：SLAM學習系列——ORB-SLAM3之Pangolin安裝
安裝必要及建議依賴：

//必要依賴
sudo apt install libgl1-mesa-dev  libglew-dev cmake
// 建議依賴
sudo apt install libpython2.7-dev pkg-config libegl1-mesa-dev libwayland-dev libxkbcommon-dev wayland-protocols

針對v0.6版本：

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
git checkout dd801d2
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .

1.3 OpenCV安裝

ORB-SLAM3官方原文：

We use OpenCV to manipulate images and features. Dowload and install instructions can be found at:  http://opencv.org. Required at leat 3.0.   Tested with OpenCV 3.2.0 and 4.4.0.

即，Opencv的作用是：操作圖像和特征。最低需要3.0版本。官方使用用Opencv 3.2.0和4.4.0進行測試。
opencv的：下載和安裝說明見：http://opencv.org. 根據版本需要下載安裝。
note：根據參考文獻建議，盡量先裝ROS,然后使OpenCV與ROS的版本一樣，這樣后面用ROS時會少走很多坑。裝了ROS noetic就可以直接忽略這一步，省了許多麻煩。
安裝：

  1. ubuntu中提供apt安裝版本（默認版本是 4.2.0(2023/1/24)，與ROS版本一致）。
sudo apt install libopencv-dev
  1. 如需安裝其他版本，可參考上述（文章開頭）參考文獻。

1.4 Eigen3安裝

ORB-SLAM3官方原文：

Required by g2o (see below). Download and install instructions can be found at: http://eigen.tuxfamily.org. Required at least 3.1.0.

安裝Eigen3為G2O所需(見下文)。下載安裝說明見：http://eigen.tuxfamily.org. 最低需要3.1.0。

ubuntu中同樣提供apt安裝版本(默認版本是3.3.7)，可直接安裝即可，但需要注意安裝位置位于/usr/include/eigen3，其存在問題：

[1]而通常我們如果只使用find_package(Eigen3 REQUIRED)命令的話有可能無法找到。
[2]在很多程序中include時經常使用#include <Eigen/Dense>而不是使用#include <eigen3/Eigen/Dense>。

因此，一般我們還需要設置軟鏈接，全部命令如下：

sudo apt install libeigen3-dev
sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/include/Eigen
sudo ln -s /usr/include/eigen3/unsupported /usr/include/unsupported

參考：
Ubuntu16.04源碼安裝eigen3并為其設置軟鏈接
在Ubuntu中安裝Eigen3庫

1.5 DBoW2 and g2o (Included in Thirdparty folder)

ORB-SLAM3官方原文：

We use modified versions of the DBoW2 library to perform place recognition and g2o library to perform non-linear optimizations. Both modified libraries (which are BSD) are included in the Thirdparty folder.

ORB-SLAM3修改了DobW2和g2o兩個依賴庫，并將其放在了Thirdparty文件夾中。不需要，單獨下載安裝。

1.6 python要求

ORB-SLAM3官方原文：

Required to calculate the alignment of the trajectory with the ground truth. Required Numpy module.(win) http://www.python.org/downloads/windows(deb) sudo apt install libpython2.7-dev(mac) preinstalled with osx

即：需要計算軌跡與地面真實的對齊度。所需的Numpy模塊。且使用依賴于libpython2.7-dev(Pangolin已安裝，可再次運行確認)。

sudo apt install libpython2.7-dev

1.7 ROS (optional)

截止目前（2023/01/24）,官方文僅在18.04（ROS Melodic）中測試過，因此，在Ubuntu20.4中還沒有測試過。這部分將在第3節進行配置：

We provide some examples to process input of a monocular, monocular-inertial, stereo, stereo-inertial or RGB-D camera using ROS. Building these examples is optional. These have been tested with ROS Melodic under Ubuntu 18.04.

譯：我們提供了一些使用ROS處理單目、單目-慣性、立體、立體-慣性或RGB - D相機輸入的例子。構建這些例子是可選的。在Ubuntu 18.04下使用ROS Melodic的進行測試。

1.8 realsense2(選裝 )

官方文檔中沒有說明，但在源碼文件的CMakeLists文件中有：

find_package(realsense2)

若在ROS下安裝可參考：Ubuntu20.04(ROS1 noetic)使用D435深度相機記錄
運行ROS下安裝命令后會自動安裝相關依賴包

sudo apt-get install ros-noetic-realsense2-camera

2 ORB-SLAM3安裝與測試(Building ORB-SLAM3 library and examples)

2.1 下載ORB-SLAM3源文件

從官網下載ORB-SLAM3源文件：

git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3

2.2 修改CMakeLists文件

根據配置 修改CMakeLists.txt文件。

# find_package(OpenCV 4.4)
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)

2.3 編譯安裝

官方：我們提供了一個腳本build.sh來構建第三方庫和ORB-SLAM3。請確保您已安裝所有必需的依賴項。執行：

cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh

這將創建 libORB_SLAM3.so 在 lib 文件夾和可執行文件于Examples文件夾。

2.4 測試（EuRoC Examples）

step1 下載數據集
從 http://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets下載數據集(ASL 格式) 。
這是測試可先下載一個即可（第1個)
[]

step2 數據集設置
在ORB-SLAM3文件夾下新建dataset文件夾，并將數據集復制到dataset下，解壓并將其命名為：MH_01_easy。

在這里插入圖片描述
step3:打開可視化界面
默認是沒有打開可視化界面的，需要修改。
打開/ORB_SLAM3/Examples/Monocular/mono_euroc.cc的第83行，將“false”改為“true”。
終端運行：

cd Examples/Monocular/
gedit mono_euroc.cc

修改文件：

//ORB_SLAM3::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::System::MONOCULAR, false);
ORB_SLAM3::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::System::MONOCULAR, true);

改完之后保存，重新編譯ORB_SLAM3，打開終端輸入：

cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh

step4 MH_01數據集驗證
在build/Examples文件夾下，打開終端，輸入如下命令。

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml ./dataset/MH_01_easy ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt

step5 測試結果

ORB-SLAM3測試成功

參考文獻：
【算法】跑ORB-SLAM3遇到的問題、解決方法、效果展示（環境：Ubuntu18.04+ROS melodic）
Ubuntu 20.04 安裝 ORB_SLAM3（包含ROS版）
ubuntu 20.04+ORB_SLAM3 安裝并行全記錄（無坑版）（二）

3 ORB-SLAM3的ROS接口

3.0 各種問題參考

打到一些值得參考的問題解決方案：
ORB_SLAM3 v1.0 ROS接口編譯問題匯總
v1.0 release ros版本編譯,提示找不到sophus庫，及 Sophus::SE3f, cv::MAT,Eigen::Vector3f類型轉換報錯
‘build_ros.sh’ is waiting for updating #479
NVIDIA Jetson TX2 安裝ORB-SLAM3 ROS 錯誤總結
buildros.sh

3.1 設置ORB-SLAM3的ROS接口路徑

note：以前版本中，ROS文件夾在Examples文件夾下，新版本（本版本中）ROS文件夾在Examples_old文件夾下。
添加路徑 Examples_old/ROS/ORB_SLAM3 添加到ROS_PACKAGE_PATH環境變量。
打開.bashrc文件：

gedit ~/.bashrc

并在~/.bashrc文件末尾添加以下行。

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM3/Examples_old/ROS

將PATH替換為克隆ORB_SLAM3的文件夾，如我的為：

export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:~/ThirdParty/ORB_SLAM3/Examples_old/ROS

3.2 修改ORB-SLAM3的ROS接口CMakeLists文件

cd ~/ThirdParty/ORB_SLAM3/Examples_old/ROS/ORB_SLAM3
gedit CMakeLists.txt

step1:修改OpenCV 版本信息

#find_package(OpenCV 3.0 QUIET)
find_package(OpenCV 4 QUIET)

step2:添加Souphus庫（采用其自帶的包(修改后的)）信息

#include_directories(
#${PROJECT_SOURCE_DIR}
#${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../
#${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../include
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../include/CameraModels
${Pangolin_INCLUDE_DIRS}
#)include_directories(
${PROJECT_SOURCE_DIR}
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../include
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../include/CameraModels
${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/Sophus
${Pangolin_INCLUDE_DIRS}
)

step3：MonoAR部分

  1. 如果不會用到的話：注釋與AR相關的編譯
rosbuild_add_executable(MonoAR
src/AR/ros_mono_ar.cc
src/AR/ViewerAR.h
src/AR/ViewerAR.cc
)#rosbuild_add_executable(MonoAR
#src/AR/ros_mono_ar.cc
#src/AR/ViewerAR.h
#src/AR/ViewerAR.cc
)
  1. 如果會用到的話：修改代碼文件，參考 buildros.sh

3.3 修改build_ros.sh腳本文件

cd ORB_SLAM3
gedit build_ros.sh

第3行：

#cd Examples/ROS/ORB_SLAM3
cd Examples_old/ROS/ORB_SLAM3

3.4 安裝ROS接口

執行 build_ros. sh腳本：

cd ORB_SLAM3
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh

不出意外的話，可以編譯完成了，過程中會有很多關于Eigen3的警告，原因是eigen版本太高，但沒有影響(某些變量處于正準備取消階段)。

3.5 ORB-SLAM之ROS測試

參考： Ubuntu 20.04 安裝 ORB_SLAM3（包含ROS版）

3.5.1 查看數據集topic信息

在數據集路徑下打開終端，輸入命令查看數據集信息

rosbag info MH_01_easy.bag

根據topics信息，修改/Examples_old/ROS/ORB_SLAM3/src/ros_mono_inertial.cc文件中的相應代碼，如下所示:

//ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe("/imu", 1000, &ImuGrabber::GrabImu, &imugb);
//ros::Subscriber sub_img0 = n.subscribe("/cam/image_raw", 100, &ImageGrabber::GrabImage, &igb);ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe("/imu0", 1000, &ImuGrabber::GrabImu, &imugb);
ros::Subscriber sub_img0 = n.subscribe("/cam0/image_raw", 100, &ImageGrabber::GrabImage, &igb);

之后再次編譯：

cd ORB_SLAM3
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh

3.5.2 運行

打開一個終端，啟動roscore，如下所示

roscore

打開第二個終端，在Examples文件夾下執行

rosrun ORB_SLAM3 Mono_Inertial ../Vocabulary/ORBvoc.txt ./Monocular-Inertial/EuRoC.yaml

打開第三個終端，在數據集文件夾下執行

rosbag play MH_01_easy.bag

運行效果
在這里插入圖片描述

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基于Jamba模型的天氣預測實戰

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深入探索Mamba模型架構與應用 - 商品搜索 - 京東 DeepSeek大模型高性能核心技術與多模態融合開發 - 商品搜索 - 京東 由于大氣運動極為復雜&#xff0c;影響天氣的因素較多&#xff0c;而人們認識大氣本身運動的能力極為有限&#xff0c;因此以前天氣預報水平較低 。預報員在預…
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GAMES202-高質量實時渲染（Real-Time Shadows）

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目錄 Shadow MappingshadowMapping的問題shadow mapping背后的數學PCF&#xff08;Percentage Closer Filtering&#xff09;PCSS&#xff08;Percentage closer soft shadows&#xff09;VSSM&#xff08;Variance Soft Shadow Mapping&#xff09;優化步驟3優化步驟1SAT&…
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iphonex uniapp textarea標簽兼容性處理過程梳理

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嗨&#xff0c;我是小路。今天主要和大家分享的主題是“iphonex uniapp textarea標簽兼容性處理過程梳理”。 在uniapp項目中&#xff0c;經常會使用到uniapp原生的textarea標簽&#xff0c;但在手機兼容性這塊&#xff0c;textarea并不是很好用&#xff0c;會出現一些…
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