ORB-SLAM3复现的详细过程——设置安装及ROS和脚本运行---Ubuntu20.04
ORB-SLAM3代码下载地点：ORB-SLAM3源码下载全部的操作都是在完成以下网址中的全部操作内容下进行的：Ubuntu系统安装之后首须要做的事情
本文是总结的比力完善和直接的过程。
其实在整个运行中也遇到了一些题目，也做了一些总结，记录在了文章
ORB-SLAM3复现过程中遇到的题目及解决办法中
建议是先以本文为主，有题目之后再去参考题目解决办法。
1. 安装所须要的依赖和包
在一键安装ROS后，只须要再安装Pangolin即可，其他全部的须要都已经存在。
依次执行以下命令即可：
#依赖项
sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install libpython2.7-dev
sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev libavdevice-dev
sudo apt-get install libdc1394-22-dev libraw1394-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libopenexr-dev
#下载编译
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .
sudo make install
这样下载下来的是Pangolin0.8。在ORB-SLAM3中是可以正常利用的。
2. 修改代码及文件内容
由于许多库的版本不一样，所以有部分代码须要更改
这里先声明我的环境：
Ubuntu20.04
Opencv4.2.0
C++11
Eigen3.3.7
Python3.8.10
Pangolin0.8
2.1 CMakeLists.txt文件的修改
[*]/home/xiaoduan/project/source2/orb_slam3/CMakeLists.txt文件的修改
gedit /home/xiaoduan/project/source2/orb_slam3/CMakeLists.txt
#第33行Opencv的版本改为4
#第41行Eigen的版本改为3
[*]/home/xiaoduan/project/source2/orb_slam3/Examples_old/ROS/ORB_SLAM3/CMakeLists.txt文件的修改
gedit /home/xiaoduan/project/source2/orb_slam3/Examples_old/ROS/ORB_SLAM3/CMakeLists.txt
更改内容如下：
[*]第33行Opencv的版本改为4
[*]第41行Eigen的版本改为3
[*]第49行，参加${PROJECT_SOURCE_DIR}/…/…/…/Thirdparty/Sophus
2.2 单目可视化代码修改
gedit /Examples/Monocular/mono_euroc.cc
更改内容：
第83行中的false改为true
2.3 环境设置文件的修改
gedit ~/.bashrc
export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM3/Examples_old/ROS
source ~/.bashrc
注意： 第二条命令中的${ROS_PACKAGE_PATH}是本身文件的路径。
2.4 源码的修改
在ORB_SLAM3中的src下有个AR文件夹，里面的一些内容会导致ros可执行文件的编译，做出以下修改：
[*]在参加以下两个头文件：
#include <Eigen/Dense>
#include <opencv2/core/eigen.hpp>
[*]删除ROS/ORB_SLAM3/src/AR/ros_mono_ar.cc第151行，由下面内容替换
cv::Mat Tcw;
Sophus::SE3f Tcw_SE3f = mpSLAM->TrackMonocular(cv_ptr->image,cv_ptr->header.stamp.toSec());
Eigen::Matrix4f Tcw_Matrix = Tcw_SE3f.matrix();
cv::eigen2cv(Tcw_Matrix, Tcw);
[*]删除ROS/ORB_SLAM3/src/AR/ViewerAR.cc第409行，由以下内容替换
cv::Mat WorldPos;
cv::eigen2cv(pMP->GetWorldPos(), WorldPos);
vPoints.push_back(WorldPos);
[*]删除ROS/ORB_SLAM3/src/AR/ViewerAR.cc第409行，由以下内容替换
cv::Mat Xw;
cv::eigen2cv(pMP->GetWorldPos(), Xw);
3.ORB-SLAM3的编译
3.1 构建 ORB-SLAM3 库
按次序执行以下命令即可：
cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh
3.2 生成ROS节点
执行以下命令：
cd Examples_old/ROS/ORB_SLAM3
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh
4.ORB-SLAM3的运行
4.1 非ROS环境下运行
4.1.1 EuROC数据集
用微型飞行器采集的视觉惯性数据集，包含双目相机和IMU同步丈量数据及位姿的真值。
数据集需下载MH_01_easy.zip，下载地点：MH_01_easy.zip下载地点
将数据集解压，命名为MH01。
运行命令：
注意： 命令中的${dir}是个人数据的存放路径
[*]纯单目：
cd Examples
./Monocular/mono_euroc ../Vocabulary/ORBvoc.txt ./Monocular/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono
[*]纯双目：
./Examples/Stereo/stereo_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Stereo/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Examples/Stereo/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_stereo
[*]单目惯导：
./Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_monoi
[*]双目惯导：
./Examples/Stereo-Inertial/stereo_inertial_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Stereo-Inertial/EuRoC.yaml ${dir}/MH01 ./Examples/Stereo-Inertial/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_stereoi
4.1.2 TUM VI 数据集
其采用的相机和IMU传感器，在硬件上进行了时间同步。
所提供的图像具有高动态范围，事先辈行了光度标定，用20Hz的帧率采集，分辨率为1024像素*1024像素；三轴IMU采样频率为200Hz，可丈量加速度和角速度。
须要下载数据集dataset-room1_512_16和rgbd_dataset_freiburg1_desk。下载地点：TUM数据集下载
[*]纯单目：
cd Examples
./Monocular/mono_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Monocular/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data Monocular/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_mono
[*]纯双目：
./Stereo/stereo_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Stereo/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data /home/sangfor/2023/bro_ws/dataset-room1_512_16/mav0/cam1/data Stereo/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_stereo
[*]单目惯导：
./Monocular-Inertial/mono_inertial_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Monocular-Inertial/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data Monocular-Inertial/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt Monocular-Inertial/TUM_IMU/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_monoi
[*]双目惯导：
./Monocular-Inertial/mono_inertial_tum_vi ../Vocabulary/ORBvoc.txt Monocular-Inertial/TUM_512.yaml ${dir}/dataset-room1_512_16/mav0/cam0/data Monocular-Inertial/TUM_TimeStamps/dataset-room1_512.txt Monocular-Inertial/TUM_IMU/dataset-room1_512.txt dataset-room1_512_monoi
[*]RGB-D：
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml ${dir}/rgbd_dataset_freiburg1_desk /home/sangfor/2023/bro_ws/rgbd_dataset_freiburg1_desk/associations.txt
4.2 ROS环境下运行
首先，打开三个终端
在第一个终端上面运行roscore
接着在其余两个终端上，分别运行以下命令：
[*]纯单目：
rosrun ORB_SLAM3 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/EuRoC.yaml
rosbag play MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/image_raw
[*]纯双目：
rosrun ORB_SLAM3 Stereo Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo/EuRoC.yaml false
rosbag play MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/left/image_raw /cam1/image_raw:=/camera/right/image_raw
[*]单目惯导：
rosrun ORB_SLAM3 Mono_Inertial Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml
rosbag play MH_01_easy.bag
[*]双目惯导：
rosrun ORB_SLAM3 Stereo_Inertial Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo-Inertial/EuRoC.yaml false
rosbag play MH_01_easy.bag /cam0/image_raw:=/camera/left/image_raw /cam1/image_raw:=/camera/right/image_raw /imu0:=/imu
[*]RGB-D：
首先要下载数据集：：rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag，fr1/xyz选择more info找到bag文件后，然后下载。
下载地点就是稳重已经给出的TUM数据集的下载网址。
rosrun ORB_SLAM3 RGBD Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml
rosbag play rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag
每条命令的运行都会有可视化界面，如下图所示：
https://img-blog.csdnimg.cn/a0fb8db4b7f44e9b96008ddeaeda96c6.png
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