jetson nano SLAM

Jetson Nano 是一款高性能的嵌入式计算机，可以用于机器人应用中的 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）算法。Jetson Nano 上运行的 SLAM 算法可以通过搭载一些传感器（如激光雷达、相机等）来获取环境信息，从而对机器人当前的位置和运动状态进行估计，并在此过程中实时构建环境地图。

在 Jetson Nano 上运行 SLAM 算法，可以结合一些开源的 SLAM 库，如Cartographer、ORB_SLAM2、LSD-SLAM等。同时，Jetson Nano 还可以与 ROS（Robot Operating System）配合使用，通过 ROS 提供的各种工具和算法，使 SLAM 系统更加完善和易于开发。

此外，Jetson Nano 还具有较高的计算能力和低功耗特性，可以在较小的体积和功耗限制下完成 SLAM 算法的计算任务。

相关问题

jetsonnano配置orbslam3

### 配置 ORB-SLAM3 on Jetson Nano

#### 准备工作
为了在Jetson Nano上成功配置ORB-SLAM3，需先确保环境已准备好必要的依赖项。这包括但不限于Eigen库、OpenCV及其贡献模块等。

对于Eigen库的安装，在Jetson Nano上的操作类似于其他Linux发行版。执行完毕相应命令之后，应当定位并处理Eigen的位置，具体做法是将`Eigen`目录拷贝至指定位置以便后续编译能够顺利调用该库的功能[^1]：

sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/include/

针对ORB_SLAM3本身的获取，则可以通过Git工具直接从官方仓库克隆项目源码，并赋予构建脚本可执行权限来简化后续流程[^2]:

git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3
cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh

至于OpenCV以及其扩展包`opencv_contrib`的选择版本应尽可能匹配目标应用的需求；例如，在某些情况下可能需要特定版本如3.2.0以兼容既有代码或硬件特性[^3]。因此建议下载对应版本号的OpenCV和额外功能集(`opencv_contrib`)源码压缩包作为准备工作的一部分。

需要注意的是，上述指导基于一般性的描述给出，实际操作过程中还需考虑Jetson Nano的具体情况调整参数设置或其他细节部分。比如CUDA支持与否会影响最终性能表现，而不同版本间的差异也可能带来意想不到的问题。

jetsonnano编译orbslam3

### Jetson Nano 上编译安装配置 ORB-SLAM3 教程

#### 准备工作
确保已经完成必要的依赖库安装，这些依赖对于成功编译和运行 ORB-SLAM3 至关重要。具体来说，在 Jetson Nano 平台上需要先安装如下软件包：

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install libglew-dev libboost-dev libboost-thread-dev \
libboost-filesystem-dev libpython2.7-dev cmake git wget unzip pkg-config \
build-essential ninja-build doxygen python-is-python3 python3-pip \
ros-noetic-cv-bridge ros-noetic-image-transport ros-noetic-camera-info-manager \
ros-noetic-tf2-sensor-msgs ros-noetic-rviz ros-noetic-roscpp ros-noetic-std-msgs \
ros-noetic-nav-msgs ros-noetic-actionlib ros-noetic-message-filters \
ros-noetic-dynamic-reconfigure ros-noetic-catkin-tools[^1]

#### 安装 Eigen3 和 OpenCV
为了支持 ORB-SLAM3 的核心功能，还需要额外安装两个重要的第三方库——Eigen3 和 OpenCV。

# 安装 Eigen3
sudo apt-get install libeigen3-dev

# 如果未预先安装 ROS 版本的 OpenCV，则需单独安装
sudo apt-get install libopencv-dev

#### 获取并构建 Pangolin 库
由于 ORB-SLAM3 使用 Pangolin 进行可视化操作，因此也需要对其进行编译安装。

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git ~/pangolin
cd ~/pangolin
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
sudo make install

#### 下载与编译 ORB-SLAM3 源码
获取官方发布的最新版本源代码，并按照说明文档中的指导进行本地化调整以便适应特定硬件环境下的需求特点。

# 克隆仓库到指定目录
git clone --recursive https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ~/catkin_ws/src/orb_slam_3_ros_wrapper

# 创建并进入构建目录
cd ~/catkin_ws/src/orb_slam_3_ros_wrapper
mkdir build && cd build

# 配置项目（注意：如果遇到问题可以尝试设置 CMake 参数）
cmake ..

# 单线程模式下执行编译过程以防止资源耗尽导致失败
make -j1[^2]

# 将生成的目标文件复制至适当位置
source devel/setup.bash

#### 测试验证
最后一步是对新搭建好的系统进行全面的功能性和稳定性检测。可以通过修改订阅的话题名称来适配实际使用的传感器设备类型；亦或是通过编写 launch 文件的方式实现更灵活的任务调度管理机制。

<!-- 示例 Launch 文件片段 -->
<node name="orb_slam_node" pkg="orb_slam_3_ros_wrapper" type="mono_tum">
    <param name="yaml_file" value="$(find orb_slam_3_ros_wrapper)/cfg/TUM1.yaml"/>
</node>