写下这篇是为了毕设题目《基于深度相机的电缆识别系统》。使用的设备与环境如下：
Ubuntu 20.04
ROS
Gazebo仿真运行
Kinect 2.0
ORB-SLAM2论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.06475
GitHub：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
一、为什么要选择ORB-SLAM2
ORB-SLAM2：一种单目、立体和RGB-D相机的开源SLAM系统。该开源库具有一下特征：
支持单目，双目，RGB相机
实时计算相机位姿和稀疏的三维重建，可进行回环检测和相机重定位。
提供运行示例：配置安装号后，可直接在KITTI、TUM、EUROC数据集中的视频序列下运行。
可在ros中进行编译，也可以不在ros中进行编译。（只是在数据集上运行，不需要ros；如果需要与真实摄像头连接，则需要ros）
支持轻量级定位模式，可以达到零漂移，此时不使用局部建图和回环检测的线程，可以用视觉里程计来跟踪未建图区域。
使用本质图（Essential Graph）来优化位姿实现回环检测，耗时少精度高 。相比于直接法，可以用于宽基线特征匹配，更适合于对深度精度要求较高的场景，比如三维重建。
KITTI数据集：https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php
TUM数据集：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download
二、ORB-SLAM2环境配置
（1）换源
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.old备份一下以前使用的源，之后打开文件进行换源：
sudo gedit /etc/apt/sources.list推荐使用清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/，到网站上复制对应的源进行更换：
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse之后更新源：
sudo apt-get update(2)安装第三方库
2.1 必要依赖项
sudo apt-get upate
sudo apt-get install git gcc g++ vim make cmake2.2 安装Pangolin
Pangolin是一个用来可视化的库，ORB-SLAM2用它来进行可视化和人机交互。其下载与安装教程可见：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin。Pangolin是对OpenGL进行封装的轻量级的OpenGL输入/输出和视频显示的库。可以用于3D视觉和3D导航的视觉图，可以输入各种类型的视频、并且可以保留视频和输入数据用于debug。
安装Pangolin 0.6稳定版：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin/archive/refs/tags/v0.6.zip
安装以下依赖项：
sudo apt-get install libglew-dev libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev libpng-dev打开下载好的Pangonlin，配置并编译：
cd Pangolin
mkdir build && cd build
cmake -DCPP11_NO_BOOST=1 ..
make
sudo make install验证是否安装成功：
cd ../examples/HelloPangolin
mkdir build && cd build
cmake ..
make
./HelloPangolin出现这个代表配置成功：
2.3 安装Opencv3
OpenCV肯定是必不可少的了。其下载和安装教程可见：(https://opencv.org/releases/)。找到需要的OpenCV版本，对于Linux系统，应点击其中Sources，下载一个压缩文件，下载完成后应对其进行解压。其安装教程可见：(https://docs.opencv.org/4.2.0/d7/d9f/tutorial_linux_install.html)。ORB-SLAM2要求至少为2.4.3，这里安装Opencv3.4.5，在GitHub中找到对应的release：https://github.com/opencv/opencv/releases
首先需要配置一些依赖：
sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev
sudo apt-get install libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev
sudo apt-get install libswscale-dev libjasper-dev
sudo apt-get install libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module
#或者
sudo apt-get install libcanberra-gtk*解压下载好的压缩包，并且进入目录：
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
#电脑性能差的话，去掉-j4，性能很好可增加数字
make -j4
sudo make install查询opencv是否安装成功：
pkg-config --modversion opencv
pkg-config --cflags opencv
pkg-config --libs opencv2.4 安装Eigen3
Eigen3负责矩阵运算，是一个纯头文件的库，直接安装即可：
sudo apt-get install libeigen3-dev如果使用源码安装的话，可以去https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror，下载源码后：
cd eigen3
mkdir build && cd build
cmake ..
make
sudo make install安装后头文件在于：
/usr/local/include/eigen3/复制头文件到/usr/local/include：
sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include2.5 DBW2 and g2o
这个库已经包含在ORB-SLAM2中的第三方库文件夹中，不需要自己编译安装。
2.6 ROS
添加ros源：
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'添加密钥：
sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654更新软件源：
sudo apt update安装ros，要记得根据Ubuntu的版本来进行选择:
sudo apt install ros-noetic-desktop-full
sudo apt install python3-rosdep2
sudo rm /etc/ros/rosdep/sources.list.d/20-default.list新版本的ros不需要执行init以及update，设置环境变量：
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc加载软件包：
sudo apt install python3-rosinstall python3-rosinstall-generator python3-wstool验证ros是否安装成功：
roscore
出现这种问题说明没有安装成功：
sudo apt install ros-noetic-roslaunch
sudo apt install ros-noetic-rosbash
sudo apt install ros-noetic-turtlesim之后再次运行即可：
打开一个新的终端运行：
rosrun turtlesim turtlesim_node再打开一个新的终端运行：
rosrun turtlesim turtle_teleop_key安装成功：
2.7 安装ORB-SLAM2
从GitHub上下载源文件：
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2之后打开文件夹执行：
chmod +x build.sh
./build.sh之后会看到如下报错：
这是因为缺少了一些Linux的头文件，在目录/ORB_SLAM2/include/System.h中加入对应的头文件：
其他报错可于这篇文章中找到解决方法：https://blog.csdn.net/weixin_43693946/article/details/123366935
这篇也可以：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411027681
出现第二个错误：
添加头文件：#include <unistd.h>
做出替换：
typedef map<KeyFrame*,g2o::Sim3,std::less<KeyFrame*>,
Eigen::aligned_allocator<std::pair<KeyFrame *const, g2o::Sim3> > > KeyFrameAndPose;成功界面如下：
