安装ORB-SLAM3并编译
时间: 2023-12-22 20:06:37 浏览: 90
以下是安装ORB-SLAM3的步骤：
1. 下载ORB-SLAM3的源代码，可以从官方网站上下载：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3。
2. 安装必要的依赖项，包括OpenCV、Eigen、DBoW2、g2o等。可以使用以下命令安装这些依赖项：
```
sudo apt-get install libopencv-dev libeigen3-dev libboost-dev libboost-program-options-dev libboost-filesystem-dev libboost-graph-dev libglew-dev libyaml-cpp-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev libg2o-dev
```
3. 在ORB-SLAM3的根目录下创建一个build目录，并进入该目录：
```
mkdir build
cd build
```
4. 在build目录下运行cmake，以生成Makefile：
```
cmake ..
```
5. 编译ORB-SLAM3：
```
make -j4
```
这将编译ORB-SLAM3，并生成可执行文件。如果一切顺利，你应该可以在build目录下找到可执行文件。
相关问题
ubuntu20.4安装orb-slam3
安装ORB_SLAM3需要按照以下步骤进行操作：
1. 首先，你需要执行以下命令来克隆ORB_SLAM3的代码库：
```
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3
```
2. 接下来，你需要安装Pangolin库。你可以下载Pangolin源码包并按照以下步骤进行安装：
```
cd ORB_SLAM3/Thirdparty/Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j
sudo make install
```
3. 安装依赖库eigen：
```
sudo apt-get install libeigen3-dev
```
4. 编译ORB_SLAM3的ROS环境：
```
cd ORB_SLAM3
chmod +x build_ros.sh
./build_ros.sh
```
5. 然后，进行测试。在终端运行以下命令：
```
cd ORB_SLAM3/Examples/ROS/ORB_SLAM3/build
source devel/setup.bash
roscore
```
在另外一个终端中运行：
```
rosrun ORB_SLAM3 Mono_Inertial [路径]/Vocabulary/ORBvoc.txt [路径]/Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml
```
请注意，你需要将替换为ORB_SLAM3的实际路径。
希望这些步骤对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【ORB_SLAM】Ubuntu20.04 配置ORB_SLAM3](https://blog.csdn.net/qq_42108414/article/details/129133002)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
ubuntu18.04安装orb-slam3
### 回答1：
要在Ubuntu 18.04上安装ORB-SLAM3，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 安装依赖项：ORB-SLAM3需要一些依赖项，包括Eigen、OpenCV、Pangolin和g2o。您可以使用以下命令安装它们：
```
sudo apt-get install libeigen3-dev libopencv-dev libpangolin-dev libglew-dev libboost-dev libboost-filesystem-dev libboost-serialization-dev libboost-system-dev libboost-thread-dev libg2o-dev
```
2. 克隆ORB-SLAM3存储库：使用以下命令从GitHub上克隆ORB-SLAM3存储库：
```
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3
```
3. 编译ORB-SLAM3：进入ORB-SLAM3目录，使用以下命令编译ORB-SLAM3：
```
cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh
```
4. 运行ORB-SLAM3：使用以下命令运行ORB-SLAM3：
```
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /path/to/dataset/sequence/
```
其中，/path/to/dataset/sequence/是您要运行ORB-SLAM3的数据集路径。
希望这可以帮助您安装ORB-SLAM3。
### 回答2：
Orb-slam3是实时三维SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，可以同时进行环境三维建模和自主移动机器人的定位。如果你希望在ubuntu18.04上安装orb-slam3，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 安装必要的软件依赖项
打开终端并输入以下命令：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install git libglew-dev cmake libopencv-dev
```
2. 克隆Orb-slam3代码
使用Git工具将Orb-slam3代码克隆到本地目录。在终端中输入以下命令：
```
cd ~
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3
```
此命令将Orb-slam3源代码克隆到~/ORB_SLAM3目录中。
3. 编译Orb-slam3代码
进入ORB_SLAM3目录，然后创建build目录并进入该目录：
```
cd ORB_SLAM3
mkdir build
cd build
```
现在，使用CMake编译Orb-slam3代码。在终端中输入以下命令：
```
cmake .. -DOpenCV_DIR=/usr/share/OpenCV/
make -j4
```
使用-DOpenCV_DIR标志指定OpenCV库的路径，其中/usr/share/OpenCV/是OpenCV库的默认路径。-j4选项表示使用4个核心并行编译。
4. 运行示例
一旦编译完成，您可以运行示例程序。首先，下载一个示例地图：
```
cd ..
./ORB_SLAM3 Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo/EuRoC.yaml Examples/Stereo/EuRoC_mono_left.mp4
```
上述命令将使用ORBvoc.txt词汇表对EuRoC/MH_01_easy地图进行三维重建。您可以尝试其他设置和选项，其中.yaml文件指定ORB-SLAM3的参数，.mp4是用于测试的视频文件。
这就是在ubuntu18.04上安装Orb-slam3的步骤。如果您遇到任何问题，请查看Orb-slam3的官方文档以获取更多信息。
### 回答3：
ORB-SLAM3是一个基于视觉的定位和地图构建系统，它能够使用单个RGB-D相机或单目摄像机进行定位和地图构建。在Ubuntu18.04系统上，ORB-SLAM3的安装可以分为以下几步。
1. 下载ORB-SLAM3
在终端中输入以下命令以下载ORB-SLAM3：
```
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git
```
2. 安装必要的依赖项
安装ORB-SLAM3需要一些必要的依赖项，包括ROS和PCL。在终端中输入以下命令以安装这些依赖项：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full
sudo apt-get install libpcl-dev
```
3. 编译ORB-SLAM3
在终端中输入以下命令以编译ORB-SLAM3：
```
cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh
```
这将编译ORB-SLAM3和其依赖项。编译完成后，可以通过输入以下命令运行ORB-SLAM3：
```
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml PATH_TO_DATASET_FOLDER
```
其中，PATH_TO_DATASET_FOLDER需要替换为您的数据集的路径。
4. 调整相机参数
在运行ORB-SLAM3之前，需要根据摄像机的参数调整yaml文件中的相机参数。在ORB-SLAM3的Examples/Monocular文件夹中有一个名为TUM1.yaml的示例文件，您可以将其复制并进行更改以符合您的摄像机参数。
以上就是在Ubuntu18.04上安装ORB-SLAM3的步骤。有关ORB-SLAM3的更多详细信息，请参阅ORB-SLAM3的官方文档。
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### 实现文件顺序读写操作的步骤
1. **包含必要的头文件**：要进行文件操作，首先需要包含fstream头文件。
```cpp
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```
2. **创建文件流对象**：创建ifstream或ofstream对象，用于打开文件。
```cpp
ifstream inFile("example.txt"); // 用于读操作
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```
3. **打开文件**：使用文件流对象的成员函数open()来打开文件。如果不需要在创建对象时指定文件路径，也可以在对象创建后调用open()。
```cpp
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outFile.open("example.txt", std::ios::out); // 以写模式打开
```
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```cpp
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```
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```cpp
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outFile.close();
```
### 文件顺序读写的注意事项
- 在进行文件读写之前，需要确保文件确实存在，且程序有足够的权限对文件进行读写操作。
- 使用文件流进行读写时，应注意文件流的错误状态。例如，在读取完文件后，应检查文件流是否到达文件末尾（failbit）。
- 在写入文件时，如果目标文件不存在，某些open()操作会自动创建文件。如果文件已存在，open()操作则会清空原文件内容，除非使用了追加模式（std::ios::app）。
- 对于大文件的读写，应考虑内存使用情况，避免一次性读取过多数据导致内存溢出。
- 在程序结束前，应该关闭所有打开的文件流。虽然文件流对象的析构函数会自动关闭文件，但显式调用close()是一个好习惯。
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2. 控制网格文件的创建：根据用户设定的参数，生成的控制网格文件是.vtk格式的，通常用于可视化和分析。其中，controlmesh.vtk就是最终生成的六面体控制网格文件。
在使用过程中，用户需要下载相关代码文件，并放置在meshgeneration目录中。接着，使用TreeSmooth.m代码来平滑输入的神经元骨架信息，并生成一个-smooth.swc文件。TreeSmooth.m脚本允许用户在其中设置平滑参数，影响神经元骨架的平滑程度。
接着，使用Hexmesh_main.m代码来基于平滑后的神经元骨架生成六面体网格。Hexmesh_main.m脚本同样需要用户设置网格参数，以及输入/输出路径，以完成网格的生成和分叉精修。
此外，描述中也提到了需要注意的“笔记”，虽然具体笔记内容未给出，但通常这类笔记会涉及到软件包使用中可能遇到的常见问题、优化提示或特殊设置等。
从标签信息“系统开源”可以得知，NeuronTransportIGA是一个开源软件包。开源意味着用户可以自由使用、修改和分发该软件，这对于学术研究和科学计算是非常有益的，因为它促进了研究者之间的协作和知识共享。
最后，压缩包子文件的文件名称列表为"NeuronTransportIGA-master"，这表明了这是一个版本控制的源代码包，可能使用了Git版本控制系统，其中"master"通常是指默认的、稳定的代码分支。
通过上述信息，我们可以了解到NeuronTransportIGA软件包不仅仅是一个工具，它还代表了一个研究领域——即使用数值分析方法对神经元中的物质传输进行模拟。该软件包的开发和维护为神经科学、生物物理学和数值工程等多个学科的研究人员提供了宝贵的资源和便利。
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