ubuntu20.04slam环境配置

### 配置SLAM环境于Ubuntu 20.04

#### 安装基础开发工具包
为了构建一个适合SLAM应用的环境，首先需要确保系统拥有必要的编译器和其他开发工具。这可以通过更新软件列表并安装`cmake`, `gcc`, `g++`, 和 `git`来实现[^2]。

sudo apt update -y
sudo apt-get install cmake git gcc g++ -y

#### 设置OpenCV路径变量
对于依赖OpenCV库的应用程序来说，设置正确的链接路径至关重要。通过编辑`/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf`文件并向其中添加`/usr/local/lib`可以完成这一操作。之后执行`ldconfig`命令使更改生效。另外，在全局shell配置文件中加入PKG_CONFIG_PATH指向OpenCV的pkgconfig目录也是必需的操作之一[^1]。

echo "/usr/local/lib" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
sudo ldconfig
echo "export PKG_CONFIG_PATH=\$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig" | sudo tee -a /etc/bash.bashrc
source /etc/bash.bashrc

#### 处理可能遇到的问题
如果在后续过程中遇到了与GLEW相关的CMake错误，则表明缺少OpenGL扩展库的支持。此时应该考虑安装`libglew-dev`以解决问题[^5]。

sudo apt install libglew-dev

#### 准备Python开发环境
考虑到某些SLAM框架可能会利用到特定版本的Python解释器及其模块，因此建议预先准备好相应的Python开发头文件和支持库。特别是针对Python2.x系列，可通过下面这条指令获取所需的资源[^3]：

sudo apt-get install libpython2.7-dev

#### 安装额外支持库
除了上述提到的基础组件外，还应当关注其他潜在的需求项比如Eigen矩阵运算库以及用于可视化功能的Pangolin图形界面库。前者可以直接从官方源下载安装；而后者则推荐指定版本号进行安装，例如这里指定了v0.5版[^4]。

# Eigen 库
sudo apt install libeigen3-dev -y

# Pangolin v0.5 版本
cd ~
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git pangolin_v0.5
cd pangolin_v0.5 && git checkout tags/v0.5
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
sudo make install

以上步骤涵盖了创建一个基本但完整的SLAM工作平台所需的主要环节。当然根据不同项目具体需求的不同，实际部署过程中的细节也会有所差异。