ORB-Slam3 编译测试

1、安装boost

https://www.cnblogs.com/cnxkey/articles/10257676.html

2、安装opencv

https://blog.csdn.net/weixin_42203839/article/details/107684563

3、安装eigen

https://blog.csdn.net/weixin_44354586/article/details/89396357

官网有源代码和配置教程，地址是
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

1 安装必要工具

首先，有两个工具是需要提前安装的。即cmake和Git。
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install git

2 安装Pangolin，用于可视化和用户接口

安装依赖项：
sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install libpython2.7-dev
先转到一个要存储Pangolin的路径下，例如~/Documents，然后
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make –j
sudo make install


3 安装OpenCV
ubuntu16.04下安装opencv3.1.0
参考博文: http://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8480286.html

4 安装Eigen3

最低要求版本为3.1.0。在http://eigen.tuxfamily.org 下载Eigen3的最新版本，一般是一个压缩文件，下载后解压，然后cd到Eigen3的根目录下
 sudo apt-get install libeigen3-dev
Eigen头文件的默认位置在 “usr/include/eigen3”
如果不确定，可以通过以下命令查找
sudo updatedb
locate eigen3

5 安装ORBSLAM2

先转到自己打算存储ORBSLAM2工程的路径，然后执行下列命令
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

 
之后会在lib文件夹下生成libORB_SLAM2.so，并且在Examples文件夹下生成mono_tum，mono_kitti， rgbd_tum，stereo_kitti， mono_euroc 和 stereo_euroc。

6 运行单目SLAM实例

在http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载一个序列，并解压。转到ORBSLAM2文件夹下，执行下面的命令。根据下载的视频序列freiburg1， freiburg2 和 freiburg3将TUMX.yaml分别转换为TUM1.yaml，TUM2.yaml，TUM3.yaml。将PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER更改为解压的视频序列文件夹。

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

参考：

ORB-Slam3

https://blog.csdn.net/weixin_42203839/article/details/107728106

https://zhuanlan.zhihu.com/p/165199628

https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets#downloads

https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3
https://www.zhihu.com/question/408916240

TUM RGB-D数据集
https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset
https://vision.in.tum.de/data/datasets/visual-inertial-dataset

KITTI数据集
http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php
Oxford数据集
https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/
ICL-NUIM数据集
https://www.doc.ic.ac.uk/~ahanda/VaFRIC/iclnuim.html

 

EuRoC数据集 
下载地址：https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets

  RGB-D对象数据集
  RGB-D对象数据集是300个常见家庭对象的大型数据集。这些对象被分为51个类别。该数据集使用Kinect风格的3D相机来记录，该相机以30Hz记录同步和对准的640x480 RGB和深度图像。拍摄时将每个物体放置在转盘上旋转一整圈并捕获视频序列。对于   每个对象，有3个视频序列，每个视频序列都安装在不同高度的摄像机上，以便从与地平线不同的角度观察对象。
  下载地址：http://rgbd-dataset.cs.washington.edu/

https://blog.csdn.net/qq_36594547/article/details/107572984