ORB-SLAM2是特征点法的视觉SLAM集大成者，不夸张地说是必学代码。博主已经多次部署运行与ORB-SLAM2相关的代码，所以对环境和依赖很熟悉，对整个系统也是学习了几个月，一行行代码理解。本次在工控机上部署记录下完整的流程。

一、系统

作者Mur-Artal说他们在12.04、14.04、16.04上做过实验，完全可行，博主在18.04和20.04上面也运行成功，所以如果你是以上系统的放心运行。

二、所需依赖

ORB-SLAM2需要的依赖库非常少，C++11支持，Pangolin可视化，OpenCV开源计算机视觉库。

1、C++11

sudo apt-get install  cmake gcc g++

2、Pangolin

https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/125473414

3、OpenCV

https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/125673177

4、第3方库

DBOW2词袋模型库和g2o图优化库都放在Thirdparty目录下，在下面的编译过程中会一起安装，所以不需要自行安装，但如果你学过SLAM基础必然是已经在本地都安装好这两个库了，不过ORB-SLAM2用不到本地的。

三、编译

先输入命令给脚本所有权限：

chmod +x build.sh

接着打开源代码根目录下的build.sh，可以看到脚本中的命令执行顺序：先编译DBow2库，然后g2o库，接着解压字典，最后编译。想要提速的话，将make -j修改成make -j4，采用4线程同步编译。

echo "Configuring and building Thirdparty/DBoW2 ..."

cd Thirdparty/DBoW2
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j

cd ../../g2o

echo "Configuring and building Thirdparty/g2o ..."

mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j

cd ../../../

echo "Uncompress vocabulary ..."

cd Vocabulary
tar -xf ORBvoc.txt.tar.gz
cd ..

echo "Configuring and building ORB_SLAM2 ..."

mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j

最后开始编译

./build.sh

四、运行

https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/130196559

别人做的比你又快又好，你什么时候能追得上别人