文章目录0引言1安装依赖1.1opencv安装1.2Eigen3安装1.3Pangolin安装1.4其他2编译安装ORB-SLAM22.1build.sh2.2build_ros.sh0引言ORB-SLAM2是一种用于单目、双目和RGB-D相机的视觉SLAM（同时定位与地图构建）系统。它由萨拉戈萨大学和伦敦帝国学院的研究人员开发，并于2016年首次发布。该系统基于ORB特征检测器和描述子，这是一种快速且具有鲁棒性的特征提取方法。ORB-SLAM2使用了多种技术，包括相机姿态估计、特征匹配、回环检测和地图优化等，以实现高精度的定位和地图构建。它还支持实时运行，并且可以在没有先验地图的情况下进行自
这里写目录标题写在前面：一、准备工作：1.安装git2.安装vi编辑器3.安装c++编译器4.安装CMake-3.18.45.下载ORB-SLAM3源码二、安装各种依赖库1.Eigen3.3.4安装2.Pangolin安装3.OpenCV3.3.5安装4.安装Python&libssl-dev5.安装boost库三、安装ORB-SLAM3编译可能报错：四、数据集测试1.数据集下载2.修改数据集五、结果展示七、可能的报错写在前面：本来是想在Ubuntu18.04上跑ORB-SLAM3的，但是不知道是那一步错了，在编译的最后一步出了好多错误，网上找了好多解决办法都不行，因为以前在Ubuntu18.
文章目录0引言1EuRoc数据集1.1下载数据1.2真值轨迹格式转换2单目ORB-SLAM22.1运行ORB-SLAM22.2evo评估轨迹2.2.1载入和对比轨迹2.2.2计算绝对轨迹误差3双目ORB-SLAM23.1运行ORB-SLAM23.2evo评估轨迹3.2.1载入和对比轨迹3.2.2计算绝对轨迹误差ORB-SLAM2算法系列：0引言ORB-SLAM2算法1已成功编译安装ORB-SLAM2到本地，本篇目的是用EuRoc开源数据来运行ORB-SLAM2，并生成轨迹，最后用evo评估工具来评估ORB-SLAM2生成的轨迹和真值轨迹。1EuRoc数据集1.1下载数据👉首先点击EuRoc开源
本篇博客整理了ROS安装，ORB-slam2安装，ROS的ORB-slam2安装1.ROS安装1.2ROS安装·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程安装时，sudorosdepinit和rosdepupdate失败，会碰到连接问题，采用以下连接提供的方法安装https://blog.csdn.net/qq_35813104/article/details/117332670至此，ROS安装完成，可以使用roscore验证。2.ORB-SLAM2安装2.1安装工具sudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallgitsudoap
环境： Ubuntu20.04 ROS2foxy OpenCV4.4.0(4版本以上的应该都可以）安装orb_slam3搭建环境参考：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/129137521gitclonehttps://github.com/zang09/ORB-SLAM3-STEREO-FIXED.gitORB_SLAM3cdORB_SLAM3chmod+xbuild.sh./build.sh这将在lib文件夹中创建libORB_SLAM3.so，只需要安装到这一步，生成libORB_SLAM3.so动态库即可。后面的ros程序
1、找ORB_SLAM3的github链接：UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3:ORB-SLAM3:AnAccurateOpen-SourceLibraryforVisual,Visual-InertialandMulti-MapSLAM(github.com)https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM32、根据Prerequisites中的说明，安装相关库—— C++11orC++0xCompiler——Pangolin 安装依赖项：sudoapt-getinstalllibglew-devsudoapt-getinstallcmakesudoa
在OPenCV中实现ORB算法，使用的是：1.实例化ORBorb=cv.xfeatures2d.orb_create(nfeatures)参数：·nfeatures:特征点的最大数量2.利用orb.detectAndCompute()检测关键点并计算kp,des=orb.detectAndCompute(gray,None)参数：·gray:进行关键点检测的图像，注意是灰度图像返回：·kp:关键点信息，包括位置，尺度，方向信息·des:关键点描述符，每个关键点BRIEF特征向量，二进制字符串，3.将关键点检测结果绘制在图像上cv.drawKeypoints(image,keypoints,ou
ORB-SLAM3Android移植1.前期准备ORB-SLAM3开源链接：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3依赖库如下：boostopensslOpenCVEigen3DBoW2andg2oSophus1.1AndroidStudio新建Native工程该步骤省略...1.2导入ORB-SLAM3源码cpp下新建文件夹"orb-slam3"用于存放ORB-SLAM3相关源码。将clone下来的ORB-SLAM3源码中include、src、Thirdparty三个文件夹拷贝到新建的orb-slam3文件夹下。orb-slam3文件夹下新建CMake
本文主要记录基于Ubuntu20.04环境下，对普通的ORB_SLAM3和稠密版本的ORB_SLAM3进行环境的配置。一、配置ORB_SLAM31.安装ROS开发环境这里采用鱼香ros的一键安装，感谢小鱼的一键安装。wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishros2.安装PangolinPangolin：链接:https://pan.baidu.com/s/1FXYLsEK1W3xmX0m_Vqylag提取码:jgz2#这里采用的是Pangolin-0.5-20.04cdPangolin-0.5-20.04mkdirbuildcdbuildcm
目录ORB-SLAM3的CMake编译1 配置环境1.1确定g++的版本1.2安装Pangolin1.3Eigen3版本确认1.4 安装openCV4.4.01.5下载编译DBoW21.6 下载编译g2o2 编译ORB_SLAM32.1编译过程遇到的错误1：交换空间的内存不足 2.2编译过程会报错 error:‘decay_t’isnotamemberof‘std’ 这篇博客的主要目的是实用性地记录如何成功地运行ORB-SLAM3。ORB-SLAM3有两个版本，分别是常规版本和ROS版本，因此本文也将重点介绍这两个部分。为了方便编译，源代码中提供了两个脚本，分别是build.sh
