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[人工智能]跑ORB-SLAM2踩的坑

Pangolin 和 Eigen的神坑

这两个库时真的烦人,为了跑个代码,系统我重装了两次…

ubuntu 18.04apt-get更新了后,apt-get装的cmake,g++,gcc,还有sudo apt-get install libeigen3-dev下载的eigen版本就足够了,不需要去它官网里下载编译…

Pangolin一直在更新,一些问题就出现了,稀奇古怪,加上自己的一些操作,再加上issue里面的人的指导,成功的在失败的道路越走越远…

最好就是用以前的Pangolin,Pangolin的问题是版本问题,太高级了pangolin会有bug,降低它版本就行了,在此推荐用高翔github里面slambook中提供的的Pangolin
按照步骤cmake ..makesudo make install就成功了

orb-slam2的编译安装

由于我是在虚拟机上跑的ubuntu,所以多线程就会卡死了,最后把buil.sh里面的make -j 改成make
其他的按照他们的步骤就行了
Ubuntu18.04配置ORB-SLAM2,并运行TUM、KITTI实例详细步骤
Ubuntu16.04 SLAM环境配置

opencv安装

按照推荐的安装3.4.8
我按照官网给的教程没有出问题

最后的测试

我下载了数据集rgbd_dataset_freiburg1_xyz.tgz
然后通过

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml    /home/user/leo/data/rgbd_dataset_freiburg1_xyz

运行了单目TUM实例
注意1:将/home/user/leo/data/rgbd_dataset_freiburg1_xyz换成你自己的数据集路径
注意2:若下载的数据集是fr2类型,需要将TUM1.yaml 换成TUM2.yaml 。fr3或其他类型类此。

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加:2022-05-09 12:39:40  更:2022-05-09 12:45:49 
 
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