ubuntu18.04配置orb-slam2

1. 安装依赖库

sudo apt-get install libglew-dev libsuitesparse-dev libgoogle-glog-dev libopencv-dev libeigen3-dev libboost-all-dev libopencv-dev libopencv-contrib-dev

2. 下载ORB-SLAM2

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

3. 编译ORB-SLAM2

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

4. 下载数据集

mkdir Vocabulary
cd Vocabulary
wget https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/raw/master/Vocabulary/ORBvoc.txt.tar.gz
tar -xf ORBvoc.txt.tar.gz

5. 运行ORB-SLAM2

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /path/to/dataset/sequence_01

其中，/path/to/dataset/sequence_01为数据集的路径，可以根据实际情况修改。

相关问题

ubuntu18.04配置orb-slam3

要在Ubuntu 18.04上配置ORB-SLAM3，您需要遵循以下步骤：

1. 安装必要的依赖项：sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

2. 克隆ORB-SLAM3存储库：git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git

3. 进入ORB-SLAM3目录：cd ORB_SLAM3

4. 创建build目录：mkdir build

5. 进入build目录：cd build

6. 运行cmake：cmake ..

7. 编译ORB-SLAM3：make -j4

8. 下载ORB-SLAM3的ORBvoc.txt文件：wget https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3/releases/download/v.2./ORBvoc.txt.tar.gz

9. 解压ORBvoc.txt文件：tar -xvf ORBvoc.txt.tar.gz

10. 运行ORB-SLAM3：./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /path/to/dataset

注意：在步骤10中，您需要将“/path/to/dataset”替换为您的数据集路径。此外，您还可以使用其他配置文件和数据集来运行ORB-SLAM3。

希望这可以帮助您配置ORB-SLAM3。

ubuntu18.04运行orb-slam2

### 回答1：
好的，我可以为您提供有关在Ubuntu 18.04上运行ORB-SLAM2的一些指导。

ORB-SLAM2是一种用于视觉SLAM（同时定位与建图）的开源库。以下是在Ubuntu 18.04上运行ORB-SLAM2的一些步骤：

1. 安装必要的软件包：在终端中执行以下命令来安装ORB-SLAM2所需的软件包：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libglew-dev libboost-all-dev cmake libopencv-dev libeigen3-dev libgtk2.0-dev

2. 下载ORB-SLAM2源代码：可以从ORB-SLAM2的GitHub存储库（https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2）中获取源代码。

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

3. 编译ORB-SLAM2：进入ORB-SLAM2的目录并执行以下命令来编译ORB-SLAM2：

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

4. 下载ORB-SLAM2所需的数据集：ORB-SLAM2需要一些数据集才能运行。可以使用以下命令从ORB-SLAM2的GitHub存储库中下载数据集：

cd ORB_SLAM2
./get_datasets.sh

5. 运行ORB-SLAM2：执行以下命令来运行ORB-SLAM2：

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

其中，PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER是包含图像序列的文件夹的路径。ORB-SLAM2将在终端中输出它的输出。

希望这些步骤能够帮助您在Ubuntu 18.04上运行ORB-SLAM2。如果您遇到任何问题，可以随时问我。

### 回答2：
ORB-SLAM2是一款功能非常强大的视觉SLAM系统，适用于机器人、AR/VR、自动驾驶等领域。在Ubuntu18.04上运行ORB-SLAM2需要进行以下步骤：

1. 安装必要的软件包：ORB-SLAM2需要使用OpenCV、Eigen、Pangolin等库，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install libopencv-dev libeigen3-dev libglew-dev libpython2.7-dev libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libboost-all-dev libprotobuf-dev protobuf-c-compiler protobuf-compiler libgoogle-glog-dev libgflags-dev

2. 克隆并编译ORB-SLAM2：在终端中输入以下命令，将ORB-SLAM2代码克隆到本地：

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git

编译ORB-SLAM2需要使用CMake工具，具体步骤如下：

a. 进入ORB-SLAM2目录

cd ORB_SLAM2

b. 创建build文件夹

mkdir build

c. 进入build文件夹

cd build

d. 运行CMake

cmake ..

e. 编译ORB-SLAM2

make -j4

3. 准备数据集：在运行ORB-SLAM2之前需要准备一个数据集，可以从KITTI、EuRoC、TUM等网站下载。

4. 运行ORB-SLAM2：在终端中输入以下命令运行ORB-SLAM2：

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml [数据集路径]

其中，[数据集路径]替换成实际数据集的路径。运行过程中，ORB-SLAM2会显示当前帧的跟踪情况和地图的构建情况。

总之，Ubuntu18.04运行ORB-SLAM2需要安装必要的软件包、克隆并编译ORB-SLAM2、准备数据集，并在终端中运行ORB-SLAM2。这个过程需要一定的计算机视觉和Linux操作系统的基础知识，对于初学者可能会比较困难，需要耐心学习和实践。

### 回答3：
在Ubuntu18.04上运行ORB-SLAM2需要几个步骤：

1.下载ORB-SLAM2并安装必要的库文件

可以在ORB-SLAM2的官方网站上下载最新版本的ORB-SLAM2或者从GitHub网站获取源代码。安装ORB-SLAM2需要用到一些依赖库，如Eigen3、DBoW2、g2o、OpenCV等，可以使用以下命令行安装：

sudo apt-get install libeigen3-dev libblas-dev liblapack-dev libboost-all-dev libopencv-dev

sudo apt-get install libglew-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libatlas-base-dev libsuitesparse-dev libceres-dev

2.编译ORB-SLAM2

解压缩ORB-SLAM2的压缩包，进入ORB-SLAM2的主目录，运行以下命令进行编译：

cd ORB_SLAM2

chmod +x build.sh

./build.sh

3.下载测试数据集并运行ORB-SLAM2

可以从ORB-SLAM2的官方网站上下载某些测试数据集，例如TUM RGB-D数据集，测试ORB-SLAM2的性能。先下载TUM RGB-D数据集并解压，然后到ORB_SLAM2目录中运行以下命令：

./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml ~/Data/rgbd_dataset_freiburg1_rpy

其中，Vocabulary/ORBvoc.txt是ORB-SLAM2的字典文件，Examples/RGB-D/TUM1.yaml是配置文件，~/Data/rgbd_dataset_freiburg1_xyz是RGB-D数据集的路径。

4.运行结果分析

ORB-SLAM2的运行结果可以在终端中查看或者在图形界面中可视化。在终端中运行ORB-SLAM2后，它会输出一些关键的信息，例如ORB特征点的数量、相机的位姿、地图点的数量等。通过这些信息可以对ORB-SLAM2的性能进行评估。在图形界面中可以看到ORB-SLAM2的地图、相机的轨迹、当前帧的ORB特征点等，这些信息可以帮助我们更好地了解ORB-SLAM2的运行情况。