ubuntu18.04安装lsd-slam

时间: 2023-05-01 16:02:18 浏览: 127
可以使用以下步骤在Ubuntu 18.04上安装LSD-SLAM: 1.首先,打开终端并输入以下命令以更新已安装的软件包: sudo apt-get update 2.接下来,安装一些必要的软件包和依赖项: sudo apt-get install cmake liblapack-dev libblas-dev libopencv-dev libeigen3-dev libglew-dev qt5-default 3.下载LSD-SLAM代码: git clone https://github.com/tum-vision/lsd_slam.git 4.进入lsd_slam目录并创建一个名为build的文件夹: cd lsd_slam mkdir build cd build 5.运行CMake命令以生成Makefile: cmake .. 6.运行以下命令以编译LSD-SLAM: make 7.完成后,运行以下命令以运行LSD-SLAM: ./lsd_slam_core 这将启动LSD-SLAM并允许您使用摄像头或视频文件来创建SLAM地图。
相关问题

ubuntu18.04安装hector-slam

### 回答1: 以下是在Ubuntu 18.04上安装hector-slam的步骤: 1. 打开终端并更新软件包列表: sudo apt-get update 2. 安装hector-slam: sudo apt-get install ros-melodic-hector-slam 3. 安装hector-slam所需的其他依赖项: sudo apt-get install ros-melodic-geographic-msgs ros-melodic-tf2-geometry-msgs ros-melodic-laser-geometry ros-melodic-tf2-sensor-msgs 4. 启动hector-slam: roslaunch hector_slam_launch tutorial.launch 5. 打开另一个终端并启动激光扫描仪: roslaunch hector_slam_launch laser_scan.launch 6. 打开rviz并添加hector-slam节点: rosrun rviz rviz 7. 在rviz中添加hector_mapping节点并设置其参数。 以上是在Ubuntu 18.04上安装hector-slam的步骤。 ### 回答2: Hector-slam是一个开源的二维激光雷达SLAM算法,可以用于在ROS中进行移动机器人的自主导航。在Ubuntu18.04 LTS上安装Hector-slam相对来说比较容易。下面是安装Hector-slam的步骤: 1. 首先要安装ROS Melodic(或更高版本)和雷达驱动程序。可以参考官方文档 https://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu 安装ROS Melodic。 2. 打开终端,输入以下命令,将hector-slam包安装到ROS中: ``` sudo apt-get install ros-melodic-hector-slam ``` 3. 安装完后,输入以下命令,启动Hector-slam演示节点: ``` roslaunch hector_slam_launch tutorial.launch ``` 4. 接下来,启动雷达驱动程序节点: ``` rosrun hokuyo_node hokuyo_node ``` 如果你使用的是其他品牌的激光雷达,需要使用相应的驱动程序节点,例如SICK的雷达需要使用sicktoolbox_wrapper节点。 5. 最后,启动Rviz可视化工具,用于显示SLAM的结果: ``` roslaunch hector_slam_launch tutorial.launch ``` 现在,你应该可以在Rviz中看到机器人的地图和轨迹了。 总的来说,安装hector-slam相对来说比较简单,只需要按照以上步骤依次操作即可, 但在安装过程中,可能会出现一些报错或者其他问题,需要针对具体的问题进行调试。 ### 回答3: 在Ubuntu 18.04上安装Hector SLAM,需要做以下几个步骤: 一、安装Ros: 1、打开终端(Ctrl + Alt + T)。 2、在终端中执行以下命令,来添加ROS软件包的源: ``` sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' ``` 3、添加ROS软件包的密钥: ``` sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116 ``` 4、更新软件包列表: ``` sudo apt-get update ``` 5、安装ros-desktop-full: ``` sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full ``` 二、安装Hector SLAM: 1、安装hector-slam包: ``` sudo apt-get install ros-melodic-hector-slam ``` 2、安装ros-kinetic-gmapping: ``` sudo apt-get install ros-melodic-gmapping ``` 三、运行Hector SLAM: Hector SLAM包提供了hector_mapping节点,通过该节点可以启动Heitor码购买地图建图: ``` roslaunch hector_mapping hector_mapping.launch ``` 启动hector_mapping节点后,还需要订阅雷达或者深度相机的数据,并发布TF变换。 四、查看地图: 在地图生成过程中,hector_mapping节点会发布/map话题,该话题包含了SLAM构建出来的地图。 可以通过rviz来查看地图,启动rviz: ``` rosrun rviz rviz ``` 在rviz中,通过添加Map部分的话题来显示hector_mapping节点发布的地图。可以通过添加LaserScan(或PointCloud2)部分的话题来显示雷达(或深度相机)返回的数据。 以上操作就可以在Ubuntu 18.04上安装Hector SLAM,进行地图建图。

Ubuntu18.04安装ORB-SLAM2

您好!安装ORB-SLAM2需要一些步骤,我可以为您提供一个基本的安装指南。以下是在Ubuntu 18.04上安装ORB-SLAM2的步骤: 1. 首先,确保您的系统已经安装了所需的依赖项。在终端中执行以下命令来安装这些依赖项: ``` sudo apt-get install build-essential cmake libeigen3-dev libopencv-dev \ libglew-dev libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` 2. 下载ORB-SLAM2的源码。您可以从ORB-SLAM2的GitHub页面上获取源码。使用以下命令克隆源码: ``` git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ``` 3. 进入ORB-SLAM2目录,并创建一个用于编译的build目录: ``` cd ORB_SLAM2 mkdir build cd build ``` 4. 使用CMake进行配置。在build目录下执行以下命令: ``` cmake .. ``` 5. 编译ORB-SLAM2。在build目录下执行以下命令: ``` make -j ``` 6. 编译完成后,您可以运行ORB-SLAM2的示例程序来测试安装是否成功。在build目录下执行以下命令: ``` ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml path_to_dataset ``` 其中,`Vocabulary/ORBvoc.txt`是ORB-SLAM2所需的词汇文件,`Examples/Monocular/TUM1.yaml`是示例配置文件,`path_to_dataset`是TUM数据集的路径。您可以将`path_to_dataset`替换为您自己的数据集路径。 这些是安装ORB-SLAM2的基本步骤。请注意,这只是一个基础指南,具体的安装步骤可能会根据您的系统和需求而有所不同。如果您在安装过程中遇到问题,可以参考ORB-SLAM2的文档或在相关的开发社区中寻求帮助。祝您安装成功!

相关推荐

最新推荐

ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.iso下载链接.docx

ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.iso下载链接.docx

stc12c5a60s2 例程

stc12c5a60s2 单片机的所有功能的实例,包括SPI、AD、串口、UCOS-II操作系统的应用。

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

【迁移学习在车牌识别中的应用优势与局限】: 讨论迁移学习在车牌识别中的应用优势和局限

![【迁移学习在车牌识别中的应用优势与局限】: 讨论迁移学习在车牌识别中的应用优势和局限](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/916e743fde554bcaaaf13800d2f0ac25.png) # 1. 介绍迁移学习在车牌识别中的背景 在当今人工智能技术迅速发展的时代,迁移学习作为一种强大的技术手段,在车牌识别领域展现出了巨大的潜力和优势。通过迁移学习,我们能够将在一个领域中学习到的知识和模型迁移到另一个相关领域,从而减少对大量标注数据的需求,提高模型训练效率,加快模型收敛速度。这种方法不仅能够增强模型的泛化能力,提升识别的准确率,还能有效应对数据

margin-top: 50%;

margin-top: 50%; 是一种CSS样式代码,用于设置元素的上边距(即与上方元素或父级元素之间的距离)为其父元素高度的50%。 这意味着元素的上边距将等于其父元素高度的50%。例如,如果父元素的高度为100px,则该元素的上边距将为50px。 请注意,这个值只在父元素具有明确的高度(非auto)时才有效。如果父元素的高度是auto,则无法确定元素的上边距。 希望这个解释对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。

Android通过全局变量传递数据

在Activity之间数据传递中还有一种比较实用的方式 就是全局对象 实用J2EE的读者来说都知道Java Web的四个作用域 这四个作用域从小到大分别是Page Request Session和Application 其中Application域在应用程序的任何地方都可以使用和访问 除非是Web服务器停止 Android中的全局对象非常类似于Java Web中的Application域 除非是Android应用程序清除内存 否则全局对象将一直可以访问 1 定义一个类继承Application public class MyApp extends Application 2 在AndroidMainfest xml中加入全局变量 android:name " MyApp" 3 在传数据类中获取全局变量Application对象并设置数据 myApp MyApp getApplication ; myApp setName "jack" ; 修改之后的名称 4 在收数据类中接收Application对象 myApp MyApp getApplication ;">在Activity之间数据传递中还有一种比较实用的方式 就是全局对象 实用J2EE的读者来说都知道Java Web的四个作用域 这四个作用域从小到大分别是Page Request Session和Application 其中Application域在应用程序的任何地方都可以使用和 [更多]

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

【未来发展趋势下的车牌识别技术展望和发展方向】: 展望未来发展趋势下的车牌识别技术和发展方向

![【未来发展趋势下的车牌识别技术展望和发展方向】: 展望未来发展趋势下的车牌识别技术和发展方向](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/916e743fde554bcaaaf13800d2f0ac25.png) # 1. 车牌识别技术简介 车牌识别技术是一种通过计算机视觉和深度学习技术,实现对车牌字符信息的自动识别的技术。随着人工智能技术的飞速发展,车牌识别技术在智能交通、安防监控、物流管理等领域得到了广泛应用。通过车牌识别技术,可以实现车辆识别、违章监测、智能停车管理等功能,极大地提升了城市管理和交通运输效率。本章将从基本原理、相关算法和技术应用等方面介绍

javaagent和javassit区别

JavaAgent 和 Javassist 是 Java 开发中常用的两个概念,它们在功能和应用场景上有一些区别。 JavaAgent 是 Java 虚拟机 (JVM) 提供的一个机制,允许在程序运行时对字节码进行修改和增强。通过 JavaAgent,开发者可以在应用程序运行期间动态地修改已加载的类或者增加新的类,从而实现对程序行为的改变。JavaAgent 主要应用于性能监控、代码热替换、AOP(面向切面编程)等方面。 Javassist 是一个开源的 Java 字节码操作库,它提供了一组简单易用的 API,用于在运行时修改字节码。Javassist 可以通过修改字节码来实现类似于 Ja

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。