VMware虚拟机中ubuntu使用记录（8）—— 如何在Ubuntu18.04中安装运行非ROS版本的ORB_SLAM3跑官方数据集(全程手把手教学安装)

news2024/9/29 7:31:56

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

  • ORB_SLAM3的介绍
  • 一、gitee下载ORB_SLAM3源码
    • 1. gitee导入gitHub仓库
  • 二、安装支持C++特性依赖
  • 三、安装Pangolin
    • 1. 安装Pangolin的依赖
    • 2. 下载编译
  • 四、安装Eigen3
    • 1.下载源码
    • 2. 编译安装
  • 五、安装Opencv4.5.2
    • 1. 查看opencv的版本
    • 2. 安装opencv4.5.2
  • 六、安装boost库
    • 1.下载源码
    • 2. 编译安装
  • 七、ORB_SLAM3的编译和安装
    • 1. 运行前的修改
    • 2. ORB_SLAM3的编译安装
  • 八、运行ORB_SLAM3的官方数据集
    • 1. 数据集的下载
    • 2. 查看运行指令
    • 3. 数据集测试运行
  • 总结

ORB_SLAM3的介绍

ORB-SLAM3是一款基于特征点的实时单目SLAM系统，是SLAM领域的研究热点之一。它的核心算法是结合了ORB特征点提取和描述子匹配、单目RGB相机的深度估计、运动估计和地图优化等步骤，能够在实时性和精度之间取得平衡，适用于各种环境下的定位和建图任务。在各种应用领域都有广泛的应用，如室内导航、自动驾驶、机器人导航、增强现实等。通过在移动机器人和自主系统中实现实时的SLAM功能，ORB-SLAM3为机器人领域的研究和应用提供了强大的支持，帮助机器人实现自主导航和定位。

ORB-SLAM3的算法原理主要包括以下几个步骤：首先，通过ORB特征点提取和描述子匹配来进行特征点的追踪和匹配；然后利用单目RGB相机的深度信息进行稀疏或稠密的深度估计；接着通过运动估计来估计相机的运动和姿态变换；最后通过地图优化来不断修正和优化地图的几何结构，从而实现实时的定位和建图。

总的来说，ORB-SLAM3作为一款领先的实时SLAM系统，不仅在技术上具有重要意义，还在社会和经济发展中发挥着积极的作用，推动了机器人技术的发展和应用，为社会带来了更多的便利和效益，

废话不多说，直接上教程！

一、gitee下载ORB_SLAM3源码

本次教程运行的是非ROS版本的ORB_SLAM3，所需的环境如下：
Ubuntu18.04、Opencv4.5.2
Pangolin0.6、 Boost库1.77.0版本、Eigen3.3.4

ORB_SLAM3的源码下载：

下载网址：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3

推荐安装v0.4-beta（相对问题比较少，master/1.0的版本看最后的踩坑记录，不过都跑成功了，泪目呜呜呜！！！！）
以下的教程使用的是v0.4-beta版本的ORB_SLAM源码进行编译安装

1. gitee导入gitHub仓库

在没有科学上网的情况下，window、ubuntu上直接在gitHub官网下载压缩包很慢很慢，甚至下载的压缩包有问题，可能会出现解压失败的情况，下面是使用gitee进行下载的具体流程：

(1）注册gitee账号
按照流程填写信息注册即可：

官网网址：https://gitee.com/

(2）gitee导入gitHub仓库
登录gitee——点击+号——从GitHub导入：

在这里插入图片描述

点击从URL导入——复制GitHub网址粘贴上去——从gitee仓库下载即可：

在这里插入图片描述

二、安装支持C++特性依赖

终端输入：

sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install git

三、安装Pangolin

1. 安装Pangolin的依赖

sudo apt install libgl1-mesa-dev
sudo apt install libglew-dev
sudo apt install libpython2.7-dev
sudo apt install pkg-config
sudo apt install libegl1-mesa-dev libwayland-dev libxkbcommon-dev wayland-protocols

2. 下载编译

极力推荐：下载0.6版本的Pangolin，后面会避免一些问题

(1）下载源码

下载地址：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin

(2）编译安装
进入Pangolin目录下，创建build:

mkdir build    
cd build

编译源码：

cmake .. 
make

安装到本机：

sudo make install

(3）检查是否安装成功

cd examples/HelloPangolin
./HelloPangolin

有如下的正方体图案出现即表示安装成功。

在这里插入图片描述

四、安装Eigen3

1.下载源码

终端输入：git clone https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror

2. 编译安装

进入eigen-git-mirror目录下，创建build:

mkdir build    
cd build

编译源码：

cmake .. 
make

安装到本机：

sudo make install

安装后，头文件安装在了/usr/local/include/eigen3/

五、安装Opencv4.5.2

1. 查看opencv的版本

终端输入：

pkg-config --modversion opencv

2. 安装opencv4.5.2

具体的安装过程，可以参考一下这篇博客：
VMware虚拟机中ubuntu使用记录（7）—— 如何在Ubuntu18.04中安装opencv4.5.2

六、安装boost库

1.下载源码

进入boost库官网：

https://www.boost.org/

推荐下载1_77_0版本（我安装1.79.0、1.78.0都没成功）

2. 编译安装

1）解压文件
终端输入：

tar -xzvf boost_1_77_0.tar.gz   //boost_1_77_0.tar.gz为自己的压缩包名

2）执行 ./bootstrap.sh
解压之后进入解压出来的文件夹，然后执行这个脚本：

sudo ./bootstrap.sh

3）安装
执行完毕之后，你会发现又多了些文件，

再执行如下脚本：sudo ./b2 install

4）安装openssl
终端输入：

sudo apt-get install openssl 
sudo apt-get install libssl-dev

七、ORB_SLAM3的编译和安装

完成上述环境的搭建之后，下面就可以进行ORB_SLAM3的安装运行的工作。

1. 运行前的修改

1）修改CMakeList.txt文件
建议在CMakeList.txt文件的-wall 后面加上-w 用于屏蔽Warning便于发现错误的真正位置。
在这里插入图片描述
2）修改build.sh文件
建议将build.sh文件中的make -j/make -j4改成make -j2/make 避免运行./build.sh时出现系统卡死的情况（当然电脑的配置足够，可以不改）

2. ORB_SLAM3的编译安装

1）进入源码文件夹下（ORB_SLAM3目录下）

cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh

在虚拟机中，执行./build.sh时可能会报错：
“c++: internal compiler error: 已杀死 (program cc1plus)”

原因：
虚拟机运行内存不足

解决：
关掉虚拟机，重新编辑虚拟机，调大虚拟的内存，步骤如下所示：
在虚拟机的首页——点击编辑虚拟机——内存——调大内存即可（根据你自己的电脑内存大小来确定上限）

在这里插入图片描述
2）再次编译源码

./build.sh

出现报错：

错误error: ‘XXX’ is not a member of ‘std’

报错信息如下：

/usr/local/include/sigslot/signal.hpp:109:79:error:‘decay_t’ is not a
member of 'std’ bool is_weak_ ptr_compatible_v= detail ::
is_weak_ptr_compatible<std::decay_t

> :: value;
/usr/local/include/sigslot/signal.hpp:109:79: note: suggested
alternative: ‘decay’ bool is_weak_ptr_compatible_v= detail ::
is_weak_ptr_compatible<std: :decay_t

> :: value;

报错页面信息如下图所示：

在这里插入图片描述

原因：
可能是编译过程中调用了某一些库，库里面使用的是c++14的标准语法，但ORB_SLAM3中只有c++11的语法许可，没有14的，这就造成了冲突。

解决：
打开ORB_SLAM3/CMakeLists.txt文件，添加c++的使用许可：

add_compile_options(-std=c++14)

添加的位置如下图所示：

在这里插入图片描述

3）再次编译源码

./build.sh

不出意外，应该就可以完全编译成功了！！！！

如果出现报错：
“/usr/bin/ld:找不到 -lboost_serialization”
具体的解决可以参考这篇博客：

八、运行ORB_SLAM3的官方数据集

1. 数据集的下载

本次教程使用选用Euroc数据集，网址如下：

https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets#downloads

非ros环境要下载ASL格式的，如下图所示：

在这里插入图片描述

2. 查看运行指令

在源码的文件夹里面找到euroc_examples.sh文件，里面存放运行ORBSLAM的指令，如果源码里没有euroc_examples.sh，下面是github里的ORB详细注释版，包含测试ORB的.sh文件，连接如下：

https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments

文件所在的位置:

在这里插入图片描述
将上述的文件复制到ORB_SLAM3文件夹下即可。

3. 数据集测试运行

具体的步骤如下：
(1) 创建数据集目录
以Machine Hall 01数据集为例，下载页面如下图：

在这里插入图片描述

这个压缩包下好了之后，解压出来里面是一个mav0的文件夹。然后在自己ORB-SLAM3文件夹下，创建一个文件夹叫dataset，在dataset文件夹下再创建一个MH01文件夹。存放目录如下图所示：

在这里插入图片描述

(2) 然后把mav0文件夹放到MH01里面去

(3) 打开euroc_examples.sh文件
打开这个脚本，你可以看到有一个与MH01有关的指令指令如下：
如：

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml ./dataset/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt

文件的内容如下图所示：
在这里插入图片描述

注意：把"$pathDatasetEuroc"/MH01 改成你自己的路径，比如我的路径就是：./dataset/MH01

(4) 运行指令
在ROB_SLAM3文件夹下，打开终端，执行如下指令:
其中的文件的路径，改成自己的文件路径

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml ./dataset/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt

最后，ORB-SLAM3就运行起来了，运行的界面如下：

在这里插入图片描述

(5) 如果你运行ORB_SLAM3时，只有终端的窗口，没有调出其他可视化窗口

你安装的版本可能是ORB_SLAM3-v0.1版本，这个版本是默认不打开窗口的。
解决：
在ORB_SLAM3-v0.1/Examples/Monocular目录下修改mono_euroc.cc文件，将false改成true，如下所示：

在这里插入图片描述

总结

以上就是运行ORB_SLAM的全部详细教程，主要是介绍了关于在ubuntu18.04中运行ORB_SLAM3的所有依赖的库的安装过程，和所遇到的一些报错的解决方法，最后也详细介绍如何下载和使用官方的数据集运行ORB_SLAM进行建图，真的是全程的踩坑记录！！！下期分享如何在ubuntu18.04系统中安装运行ROS版本的ORB_SLAM3。有什么问题，可以评论区里面交流讨论。

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