./euroc_examples.sh: 行 7: ./Examples/Monocular/mono_euroc: 没有那个文件或目录
时间: 2023-08-06 15:05:31 浏览: 318
您好,对于您遇到的错误信息,这可能是由于找不到文件或目录导致的。请确保您已正确安装并配置了相关的软件包和依赖项。
首先,请确认您已按照正确的步骤安装了 Euroc 数据集和相关示例代码。您可以根据官方文档或教程进行操作,确保没有遗漏任何步骤。
其次,请检查该文件或目录是否存在于您的系统中。您可以使用以下命令来验证:
ls ./Examples/Monocular/mono_euroc
如果该文件或目录确实不存在,请确保您已正确下载和配置了示例代码。您可以尝试重新下载示例代码并确保文件完整。
如果问题仍然存在,可能需要进一步检查您的环境配置和依赖项是否正确。您可以查看相关文档或寻求相应的技术支持来解决此问题。
相关问题
CMakeFiles/mono_inertial_euroc.dir/Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc.cc.o:在函数‘_GLOBAL__sub_I_mono_inertial_euroc.cc’中: mono_inertial_euroc.cc:(.text.startup+0x2590):对‘OrtGetApiBase’未定义的引用 ../lib/libORB_SLAM3_Monodepth.so:对‘OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA’未定义的引用 collect2: error: ld returned 1 exit status CMakeFiles/mono_inertial_euroc.dir/build.make:384: recipe for target '../Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc' failed make[2]: *** [../Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:189: recipe for target 'CMakeFiles/mono_inertial_euroc.dir/all' failed
这个错误看起来是链接错误,指示缺少对一些函数的定义。具体来说,缺少对`OrtGetApiBase`和`OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA`函数的定义。
这种情况通常是由于缺少相关的库文件或链接选项导致的。您需要确保您正确地配置了所有的依赖项,并将其包含在您的构建过程中。
首先,您可以检查是否安装了相关的库文件,比如`onnxruntime`和`CUDA`。如果没有安装,您需要先安装这些库。
如果已经安装了这些库,您需要确保在CMakeLists.txt文件中正确设置了链接选项和库路径。您可能需要添加适当的链接选项,以确保编译器能够找到所需的库文件。
另外,您还可以检查一下库文件是否正确地被包含在构建过程中。您可以查看相关的CMakeLists.txt文件,确保在目标可执行文件的链接中包含了所需的库文件。
如果问题仍然存在,请提供更多的上下文信息,比如您正在构建的项目以及相关的CMakeLists.txt文件内容,这样我才能更好地帮助您解决问题。
ubuntu16.04安装orb_slam2
### 回答1:
要在Ubuntu 16.04上安装ORB_SLAM2,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装必要的依赖项:sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libopencv-dev libeigen3-dev libglew-dev libboost-all-dev libgtk2.-dev
2. 克隆ORB_SLAM2的GitHub存储库:git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git
3. 进入ORB_SLAM2目录:cd ORB_SLAM2
4. 创建build目录并进入:mkdir build && cd build
5. 运行cmake:cmake ..
6. 编译ORB_SLAM2:make -j4
7. 下载ORB_SLAM2的ORBvoc.txt文件:wget https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/blob/master/Vocabulary/ORBvoc.txt.tar.gz && tar -xzvf ORBvoc.txt.tar.gz
8. 运行ORB_SLAM2:./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /path/to/dataset/sequence
注意:在步骤7中,您需要将“/path/to/dataset/sequence”替换为您自己的数据集路径。
希望这可以帮助您安装ORB_SLAM2。
### 回答2:
ORB-SLAM2是一种开源的跨平台系统,用于在实时环境下进行大规模、几何性质不确定性较高的单目、双目和RGB-D相机SLAM。为了实现这个功能,ORB-SLAM2集成了多种先进的技术,包括视觉词典、几何信息、颜色一致性和实时优化等。
准备工作:
1. 操作系统:Ubuntu 16.04 LTS
2. 安装ROS Kinetic:打开终端,输入以下命令
```
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116
sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
sudo rosdep init
rosdep update
echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential
```
3. 安装ORB-SLAM2:
- 创建ROS工作空间
```
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
```
- 克隆ORB-SLAM2代码
```
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git
```
- 编译ORB-SLAM2
```
cd ~/catkin_ws
catkin_make
```
- 设置环境变量
```
echo "export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:~/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
使用ORB-SLAM2:
- 在ORB-SLAM2中使用摄像头:
```
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
rosrun ORB_SLAM2 RGBD /home/user/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/user/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2.yaml
```
- 其中 `RGBD` 表示相机类型,`/home/user/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt` 是词典文件路径,`/home/user/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2.yaml` 是ORB-SLAM的参数文件路径。
- 可以用其他类型的摄像头,比如单目或双目摄像头。
- 在ORB-SLAM2中使用数据集:
```
rosrun ORB_SLAM2 RGBD /home/user/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt /home/user/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/TUM1.yaml ./rgbd_dataset_freiburg1_room
```
- 其中 `./rgbd_dataset_freiburg1_room` 是TUM RGB-D数据集中的房间环境数据。
总的来说,安装和使用ORB-SLAM2需要一定的技术基础和操作经验。在安装过程中可能会遇到各种问题,需要仔细阅读错误信息并进行调试。
### 回答3:
在进行ubuntu16.04安装orb_slam2之前,需要确保你已经按照以下步骤安装了必要的依赖项:
1.安装CMake。你可以使用以下命令进行安装:
sudo apt-get install cmake
2.安装必要的依赖项。你可以使用以下命令进行安装:
sudo apt-get install libglew-dev libglfw3-dev libusb-1.0-0-dev libudev-dev
3.安装Pangolin。你可以使用以下命令进行安装:
sudo apt-get install libpng-dev libjpeg-dev libeigen3-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install
4. 安装 OpenCV。你可以使用以下命令进行安装:
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv
现在,让我们按照以下步骤进行orb_slam2的安装:
1.克隆orb_slam2的git存储库:
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
2.切换到存储库的目录并进行编译:
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh
./build_ros.sh
3.这应该成功编译orb_slam2和RosNode。你可以使用以下命令启动RosNode:
rosrun ORB_SLAM2 Mono /***path_to_vocabulary***/ORBvoc.txt /***path_to_settings***/TUM1.yaml
在这里,使用自己的路径和文件名替换"path_to_vocabulary"和"path_to_settings"。
这些命令将开始运行orb_slam2。现在,你可以运行图像视觉SLAM来了解其工作原理。
事实上,这仅是安装orb_slam2的一种方法。你也可以使用其他方法安装它,但是请注意,如果你安装时遇到任何问题,请检查是否满足依赖项和git存储库克隆等要求。
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