Ubuntu16.04安装ORB_SLAM2详细教程

"这篇文章主要介绍了在Ubuntu 16.04操作系统上安装和配置ORB_SLAM2的步骤，包括安装必要的工具、库以及运行实例。ORB_SLAM2是一个开源的视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）系统，它基于特征ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）描述符进行定位和建图。本文涵盖了从更新系统到安装相关依赖，直至成功运行ORB_SLAM2实例的全过程。" 1、安装相关工具 在安装ORB_SLAM2之前，首先需要确保系统是最新的，并安装一些基础开发工具。通过`sudo apt-get update`更新软件包列表，然后安装git（用于克隆代码仓库）、cmake（构建工具）和编译器（g++和gcc）。 2、安装Pangolin Pangolin是ORB_SLAM2的依赖之一，它是一个轻量级的C++图形库，用于快速实现可视化。在安装Pangolin前，需先安装其依赖库`libglew-dev`和`libpython2.7-dev`。之后，从GitHub上克隆Pangolin源码，创建并进入构建目录，使用cmake配置项目，然后通过`make -j`进行编译，最后用`sudo make install`将编译结果安装到系统。 3、安装opencv ORB_SLAM2利用了opencv处理图像数据，因此需要安装opencv。首先安装编译opencv所需的依赖项，接着下载opencv的源代码，解压后进入构建目录，使用cmake配置编译选项，指定安装路径为/usr/local。随后，使用`make -j8`进行编译（这里的数字8代表并行编译的线程数，可根据CPU核心数调整），编译完成后通过`sudo make install`安装到系统。最后，需要配置环境变量以使系统能够找到opencv库。 4、安装Eigen3 Eigen3是一个用于线性代数运算的C++模板库，它是ORB_SLAM2中的重要组件。Ubuntu 16.04通常已经预装了Eigen3，如果没有，可以通过`sudo apt-get install libeigen3-dev`来安装。 5、安装ORB-SLAM2 获取ORB_SLAM2的源代码，同样使用git从GitHub上克隆。然后，类似Pangolin和opencv的安装过程，创建构建目录，使用cmake配置项目，编译并安装。配置过程中可能需要指定opencv的安装路径。 6、运行SLAM实例 安装完成后，可以运行ORB_SLAM2的示例。这通常涉及到提供一个视频文件或实时摄像头数据，按照ORB_SLAM2的文档指示进行操作，例如设置参数、启动跟踪、建图等。 7、遇到的问题 在安装和运行过程中可能会遇到各种问题，比如依赖项缺失、版本不兼容、编译错误等。解决这些问题通常需要查阅官方文档、在线论坛或GitHub上的issue页面，根据错误提示进行调试。 8、参考文献 文章提供了参考资料，可能包括ORB_SLAM2的GitHub页面、相关论文和其他教程，帮助读者更深入地理解SLAM技术。 总结来说，安装ORB_SLAM2涉及多个步骤，包括系统更新、安装依赖、编译源代码以及配置环境。通过这个过程，用户将能够搭建一个能够在Ubuntu 16.04上运行的ORB_SLAM2系统，从而进行视觉定位和建图实验。