orbslam2tum公开数据集

您好！对于ORB-SLAM2-TUM，它是一个基于特征的稀疏SLAM系统，可以从RGB-D或者单目图像序列中重建3D场景并定位相机。关于ORB-SLAM2-TUM的公开数据集，您可以参考TUM RGB-D数据集和EuRoC MAV数据集。

TUM RGB-D数据集包含了多个室内和室外场景的RGB-D图像序列，用于SLAM和机器人视觉研究。您可以在TUM的官方网站上找到详细信息和下载链接。

EuRoC MAV数据集是一个针对微型空中机器人的数据集，包含了来自多个传感器（如摄像头、惯性测量单元）的数据，用于SLAM和导航研究。您可以在EuRoC MAV数据集的官方网站上获取更多信息和下载数据。

希望这些信息能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

ORBSLAM2评估TUM数据集

ORBSLAM2是一种视觉里程计方法，用于实时定位和地图构建。通过引用和[2]的内容，我们可以了解到在评估ORBSLAM2性能时，研究人员使用了TUM数据集。

TUM数据集是一个在SLAM领域广泛使用的数据集，用于测试和评估SLAM算法的性能。它包含通过相机捕捉的图像序列，以及与图像序列对应的真实相机轨迹。

通过使用TUM数据集，研究人员可以运行ORBSLAM2程序，并将其计算出的相机轨迹与真实相机轨迹进行比较。这样可以评估ORBSLAM2在定位和地图构建方面的准确性和稳定性。

此外，根据引用的内容，您还可以使用evo工具来评估ORBSLAM2在TUM数据集上的性能。evo工具是一种用于分析SLAM数据集的工具，它可以计算APE（绝对位姿误差）和RPE（相对位姿误差）等评估指标，从而更全面地评估ORBSLAM2在TUM数据集上的性能。

因此，通过使用TUM数据集和evo工具，可以对ORBSLAM2在TUM数据集上的性能进行评估和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [半密集实时视觉里程计方法的评估-研究论文](https://download.csdn.net/download/weixin_38651273/19533967)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [用evo工具分析ORB-SLAM2运行TUM，KITTI，EuRoC数据集轨迹](https://blog.csdn.net/m0_60355964/article/details/126044512)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [使用evo评估ORB-SLAM3 精度(2)-非ros环境下运行orbslam3 tum数据集，并显示轨迹数据](https://blog.csdn.net/weixin_45834800/article/details/124577680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

编译orbslam3跑tum双目数据集

编译ORB-SLAM3来运行TUM双目数据集需要以下步骤：

1. 下载ORB-SLAM3源代码：从ORB-SLAM3的GitHub存储库中下载源代码到本地计算机。

2. 安装依赖项：ORB-SLAM3的编译过程涉及许多依赖项。首先，确保已经安装了CMake。然后，使用以下命令安装其他依赖项：

   sudo apt-get install libeigen3-dev libboost-all-dev libopencv-dev libgl1-mesa-dev libsuitesparse-dev libglew-dev

3. 构建ORB-SLAM3：在ORB-SLAM3的源代码目录中，创建一个名为“build”的新文件夹，并进入该文件夹。然后，执行以下命令以构建ORB-SLAM3：

   cmake ..
   make -j

这将根据系统配置构建ORB-SLAM3。

4. 准备TUM数据集：从TUM数据集的官方网站下载所需的双目数据集并解压缩。确保将数据集文件夹中的左目和右目图像放在同一文件夹下。

5. 运行ORB-SLAM3：使用以下命令运行ORB-SLAM3，并将TUM数据集路径作为参数传递给它：

   ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo/TUM2.yaml 数据集路径

这将启动ORB-SLAM3，并使用TUM数据集对其进行初始化和测试。

请注意，上述步骤仅适用于Linux环境。对于其他操作系统，请根据操作系统的要求进行相应的调整。