Ubuntu20.04系统从零运行ORBSLAM3

系列文章目次

  提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目次，目次必要自己手动添加
例如：第一章 Python 呆板学习入门之pandas的使用

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提示：写完文章后，目次可以主动天生，怎样天生可参考右边的资助文档

  

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媒介

。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
1.安装ROS

1. wget http://fishros.com/install -O fishros && bash fishros

复制代码

更换源

最后一步

查察ros版本

1. xx@xx-virtual-machine:~$ rosversion -d
3. <unknown>
4. xx@xx-virtual-machine:~$ rosversion ros
5. Cannot locate [ros]
6. damon@damon-virtual-machine:~$

复制代码

ROS 好像已经安装成功，但可能由于情况变量未正确设置导致 rosversion 无法正常工作。你可以实验以下步调确保 ROS 情况配置正确：
1. 检查 ROS 情况设置

确保你已经加载了 ROS 的情况配置文件，可以运行以下下令来加载：

1. source /opt/ros/noetic/setup.bash

复制代码

这会将 ROS 情况加载到当前的终端会话中。
2. 更新 .bashrc 文件

为了每次打开终端时主动加载 ROS 情况，你可以将上述下令加入到 .bashrc 文件中：

1. echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash
2. " >> ~/.bashrc

复制代码

然后重新加载 .bashrc：

1. source ~/.bashrc

复制代码

3. 重新检查 ROS 版本

确保 ROS 情况已经加载之后，再次运行以下下令查察版本：

1. rosversion -d

复制代码

假如上述步调仍未办理问题，请确认你已经正确安装了 ROS 并且路径 /opt/ros/noetic/ 下存在相关文件。假如有问题，可以再次安装或检查安装步调。
4. 检查 Python 版本

假如还必要检查 Python 版本，运行以下下令：

1. python3 --version

复制代码

这将返回你系统的 Python 3 版本。
通过这些步调应该可以正确配置和查察 ROS 版本。如有其他问题，请告诉我！
2.安装 cmake-3.23.2

完全参考 ubuntu20.04安装并运行ORB_SLAM3（一路顺风版）
2.安装 Eigen 3.3.7

方法1： 通过系统包管理器安装

   在 Ubuntu/Debian下你可以直接通过包管理器 apt 来安装 Eigen：

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get install libeigen3-dev

复制代码

方法2：通过源码安装

假如你必要最新版本的 Eigen 或者想手动控制安装路径，可以通过源码安装。

1. git clone https://gitlab.com/libeigen/eigen.git
2. cd eigen
3. mkdir build && cd build
4. cmake ..
5. sudo make install

复制代码

  默认情况下，Eigen 将安装到 /usr/local/include/eigen3。
  3.安装opencv-3.4.15 和 opencv_contrib-3.4.15

   ros自带opencv4.2，这里安装opencv3.15与其共存
  Ubuntu18.04 OpenCV-3.4.15安装
   解压opencv-3.4.15.zip

1. unzip opencv-3.4.15.zip

复制代码

  解压 opencv_contrib-3.4.zip 放在 opencv-3.4.15文件夹下

1. unzip opencv_contrib-3.4.15.zip -d opencv-3.4.15

复制代码

  安装依赖

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get upgrade
3. # sudo apt-get install cmake  # 跳过，前面已装
4. sudo apt-get install build-essential
5. sudo apt-get install -y libopencv-dev
6. sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
7. sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-dev         # 处理图像所需的包
8. sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
9. sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev         # 处理视频所需的包
10. sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran          # 优化opencv功能
11. sudo apt-get install ffmpeg
12. sudo apt-get install libeigen3-dev

复制代码

安装Opencv

   目次结构

1. virtual-machine:/opt/opencv-3.4.15$ ls
2. 3rdparty  CMakeLists.txt   doc      modules                README.md
3. apps      CONTRIBUTING.md  include  opencv_contrib-3.4.15  samples
4. cmake     data             LICENSE  platforms
5. virtual-machine:/opt/opencv-3.4.15$

复制代码

  在 opencv 目次下创建 build 目次：

1. mkdir build
2. cd build

复制代码

  运行 CMake 配置： 在配置 CMake 时，确保 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 的路径指向 opencv 目次下的 opencv_contrib：

1. cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
2.       -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
3.       -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.15/modules \
4.       -D WITH_CUDA=OFF \
5.       ..

复制代码

  这里 …/opencv_contrib/modules 是相对于 opencv/build 目次的路径。
    Note : 运行到-- IPPICV: Download: ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz 按 ctrl + c 结束
  Ubuntu18.04 OpenCV-3.4.15安装

1. virtual-machine:/opt/opencv-3.4.15/.cache/ippicv$ ls
2. 7421de0095c7a39162ae13a6098782f9-ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz
3. ippicv_2020_lnx_intel64_general_20191018_general.tgz

复制代码

将前面一个文件文件名复制给 IPPICV 并删除前一个文件，最后只有 7421de0095c7a39162ae13a6098782f9-ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz
   重新编译

1. virtual-machine:/opt/opencv-3.4.15/build$ sudo rm -fr *cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
2.       -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
3.       -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.15/modules \
4.       -D WITH_CUDA=OFF \
5.       ..

复制代码

  编译 OpenCV： 使用以下下令编译：

1. make -j$(nproc)

复制代码

  安装 OpenCV： 完成编译后，运行以下下令安装：

1. sudo make install
2. sudo ldconfig

复制代码

报错：安装opencv时，xfeatures2d模块缺失boostdesc_bgm.i文件，下载超时问题

安装opencv时，xfeatures2d模块缺失boostdesc_bgm.i文件，下载超时问题

1. xfeatures2d/boostdesc: Download: boostdesc_binboost_256.i
2. -- Try 1 failed
3. CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake:202 (message):
4.   xfeatures2d/boostdesc: Download failed: 56;"Failure when receiving data
5.   from the peer"
7.   For details please refer to the download log file:
9.   /opt/opencv-3.4.15/build/CMakeDownloadLog.txt
11. Call Stack (most recent call first):
12.   opencv_contrib-3.4.15/modules/xfeatures2d/cmake/download_boostdesc.cmake:22 (ocv_download)
13.   opencv_contrib-3.4.15/modules/xfeatures2d/CMakeLists.txt:12 (download_boost_descriptors)

复制代码

将以下文件：

1. boostdesc_bgm.i
2. boostdesc_bgm_bi.i
3. boostdesc_bgm_hd.i
4. boostdesc_lbgm.i
5. boostdesc_binboost_064.i
6. boostdesc_binboost_128.i
7. boostdesc_binboost_256.i
8. vgg_generated_120.i
9. vgg_generated_64.i
10. vgg_generated_80.i
11. vgg_generated_48.i

复制代码

拷贝到***opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/***目次下，而且网上直接可以用的资源并不多。
报错2 face_landmark_model.dat

下载 face_landmark_model.dat 迟钝或者下载失败

在 /opt/opencv-3.4.15/.cache/data/中的文件按照上述 IPPICV 的方式进行更换即可
查察opencv版本

1. pkg-config --modversion opencv # 显示版本号则成功

复制代码

3.安装pangolin0.6

3.1.安装依赖

1. 安装Pangolin所需依赖
2. sudo apt install libgl1-mesa-dev
3. sudo apt install libglew-dev
4. sudo apt install libpython2.7-dev
5. sudo apt install pkg-config
6. sudo apt install libegl1-mesa-dev libwayland-dev libxkbcommon-dev wayland-protocols

复制代码

3.2.安装pangolin

1. git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin/tree/v0.6   
2. cd Pangolin
3. mkdir build && cd build
4. cmake ..
5. make -j16
6. sudo make install

复制代码

3.3.检测效果

1. cd examples/HelloPangolin
2. ./HelloPangolin

复制代码

`

安装 boost_v1.77

   地址：https://www.boost.org/users/history/
    解压后进入boost

1. sudo ./bootstrap.sh
2. sudo ./b2 install

复制代码

安装 glog_v0.4.0 和 gflags_v2.2.2

   在安装 glog 和 gflags 时，推荐 先安装 gflags，再安装 glog。这是由于 glog 在构建时会检测系统中是否已经安装了 gflags，并主动与其链接。假如 gflags 尚未安装，glog 会跳过对 gflags 的支持。
  先安装 gflags：

1. git clone https://github.com/gflags/gflags.git
2. cd gflags
3. mkdir build && cd build
4. cmake .. && make
5. sudo make install

复制代码

  检查版本，是否安装成功

1. pkg-config --modversion gflags

复制代码

再安装 glog

1. wget https://github.com/google/glog/archive/v0.4.0.zip
2. unzip v0.4.0.zip
3. cd glog-0.4.0
4. mkdir build && cd build
5. cmake .. && make
6. sudo make install

复制代码

原因：

• glog 的 CMake 配置文件会查找并使用系统中已经安装的 gflags 库。
  
• 假如你在安装 glog 时没有提前安装 gflags，glog 将不会启用对 gflags 的支持。
  

安装Ceres Solver 1.14

   Ceres Solver 是一个用于非线性优化的库，它依赖 Eigen 和 glog/gflags，因此在安装它之前，必要确保 Eigen、glog、gflags 已经安装好。
    glog0.4.0+gflags2.2.2+ eigen3.3.7+ceres1.14能成功编译
  安装依赖项

首先，必要安装 Ceres Solver 所需的依赖项，包括 Eigen3, SuiteSparse, glog, 和 gflags。在 Ubuntu 系统上，你可以通过以下下令安装这些依赖项：

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get install cmake libgoogle-glog-dev libgflags-dev libatlas-base-dev libeigen3-dev libsuitesparse-dev

复制代码

下载 Ceres Solver 1.14 源代码

从 Ceres Solver 官方网站或 GitHub 下载 1.14 版本的源码。可以使用 wget 来直接下载：

1. wget http://ceres-solver.org/ceres-solver-1.14.0.tar.gz
2. tar zxf ceres-solver-1.14.0.tar.gz
3. cd ceres-solver-1.14.0

复制代码

创建构建目次

为 Ceres Solver 创建一个单独的构建目次：

1. mkdir build
2. cd build

复制代码

配置 CMake

使用 CMake 配置项目。这里会根据你安装的库来找到 Ceres 必要的依赖项：

1. cmake .. -DBUILD_TESTING=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF

复制代码

选项说明：

• DBUILD_TESTING=OFF：关闭 Ceres Solver 测试项目的构建。
  
• DBUILD_EXAMPLES=OFF：关闭 Ceres Solver 示例代码的构建（可选）。
  

假如你希望启用这些测试或示例代码，可以去掉相应选项。

1. make -j4
2. sudo make install

复制代码

  这将把 Ceres Solver 安装到默认的 /usr/local 目次中。
  通过源码编译安装的ceres-solver卸载

   一样平常情况下，Ceres Solver 的库文件会被安装在 /usr/local/ 下，具体路径如下：

1. sudo rm -rf /usr/local/lib/libceres*
2. sudo rm -rf /usr/local/include/ceres
3. sudo rm -rf /usr/local/share/Ceres

复制代码

安装OpenGL

1. sudo apt-get install libglu1-mesa-dev

复制代码

安装GLEW库

1. sudo apt-get install libglew-dev

复制代码

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