Ubuntu 18.04视觉SLAM环境配置与错误修复教程

本文档主要介绍了如何在Ubuntu 18.04操作系统上配置《视觉SLAM十四讲》的学习环境，并提供了一些常见错误的修正方法。作者确保从零开始进行配置，以适应初学者的需求。 首先，硬件配置建议至少拥有16GB以上的运行内存，因为某些视觉SLAM技术对计算资源需求较高。文档提到的第三方库主要来源于本书提供的GitHub仓库[slambook2/3rdpartyatmaster·gaoxiang12/slambook2(github.com)](https://github.com/gaoxiang12/slambook2/tree/master/3rdparty)，推荐使用git命令下载，以便于管理和更新。环境配置是整个过程的核心，它详细指导了所需所有库的安装步骤，包括Eigen库的安装： 1. 安装Eigen库，使用`sudo apt-get install libeigen3-dev`命令，确保软件包已安装且可以在编译时被正确识别。 2. 检查Eigen安装位置，使用`sudo updatedb`更新数据库后，执行`locate eigen3`查找其实际路径，如输出所示。 接着，文档涉及了Pangolin库的可视化演示部分。Pangolin是一个开源的C++计算机视觉库，用于实时渲染和交互式图形。以下是关键步骤： - 通过`git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git`下载Pangolin源码。 - 配置OpenGL支持，通过`sudo apt-get install libglu1-mesa-dev freeglut3-dev mesa-common-dev`来安装相关开发库。 - GLEW（OpenGL Extension Wrangler Library）的安装也至关重要，使用`sudo apt-get install libglew-dev`。 在配置过程中，如果在环境搭建或编译阶段遇到错误，读者可以参考文档中提到的“部分错误修正”部分，这部分包含了针对可能出现问题的代码编译错误的解决方案，有助于解决编译难题。 最后，文档还提供了交流学习的渠道，通过QQ群543318834与社区成员共同讨论和解决问题。 总结来说，本文档是为想要学习视觉SLAM并使用Ubuntu 18.04环境的开发者提供了一个完整的指导，从基础的第三方库下载、配置，到可视化工具的安装，都进行了详尽的说明，并对可能遇到的问题给出了相应的解决策略。对于想要深入研究视觉SLAM技术的人来说，这是一份非常实用的参考资料。