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在我的博文Ubuntu 20.04配置ORB-SLAM2和ORB-SLAM3运行环境+ROS实时运行ORB-SLAM2+Gazebo仿真运行ORB-SLAM2+各种相关库的安装和Ubuntu20.04下运行LOAM系列：A-LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM 和 LVI-SAM的基础环境下跑通VINS-Mono、VINS-Fusion和GVINS
VINS-Mono是HKUST的Shen Shaojie团队开源的一套Visual-Inertial融合定位算法。VINS-Mono在Github的开源地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono。
首先按照前面两篇篇文章已经安装好了VINS-Mono所需的ROS noetic、Eigen3.4.0、Ceres2.1.0和OpenCV4.2.0等三方库，它们的安装不再赘述VINS-Mono是在ROS melodic以及Ceres1的环境下开发的，因此需要适配高版本的环境。
Ceres-solver2.0.0及以上版本采用的是C++14编译，而VINS-Mono使用的Ceres-solver1.4.0采用C++11编译，将所有文件夹下的CMakeLists.txt文件全部修改为C++14编译
#set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++14")
ROS noetic版本中的OpenCV4.2和VINS-Mono中需要使用的OpenCV3冲突，修改VINS-Mono代码兼容OpenCV4。幸运的是发现不用修改代码中不兼容的变量，可以直接添加缺失的头文件即可：
在camera_model包中的头文件Chessboard.h中添加
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/calib3d/calib3d_c.h>
在camera_model包中的头文件CameraCalibration.h、pose_graph包中的头文件pose_graph.h和keyframe.h、BRIEF.h中添加
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h>
若vins_estiamtor包中报错，将头文件替换为
// #include <opencv/cv.h>
// #include <opencv/highgui.h>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/cvconfig.h>
还有可能由于电脑上有不同版本的OpenCV，找到的版本不对，需要在各个CMakeLists.txt里面find_package的时候明确指定OpenCV的版本：
#find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)
新建工作空间，将修改的源功能包移动到工作空间，编译：
cd ~/catkin_ws_vins/src
cd ../
catkin_make
#可添加到 ~/.bashrc 文件中：
source devel/setup.bash
运行之前需要在配置文件****_config.yaml中修改结果输出目录
output_path: "/home/zard/Downloads/VINS-Mono"
以EuRoC数据集为例，打开三个终端，source后再分别输入
# 运行feature_tracker节点和estimator节点, 订阅图像和IMU数据, 发布位姿, 3D特征点等消息给RVIZ显示
roslaunch vins_estimator euroc.launch
roslaunch vins_estimator vins_rviz.launch
rosbag play ~/dataset/V1_01_easy.bag#路径根据自己下载的数据集而定
VINS-Fusion 是 VINS-Mono 的扩展，支持多种视觉惯性传感器类型（单目+ IMU，双目+ IMU，甚至仅限双目）。与VINS-Mono一样，安装了ROS noetic、Eigen3.4.0、Ceres2.1.0和OpenCV4.2.0，需要适配高版本的环境。
（1）将所有文件夹下的CMakeLists.txt文件全部修改为C++14编译，并在各个CMakeLists.txt里面find_package的时候明确指定OpenCV的版本：
#find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)
（2）在camera_model包中的头文件Chessboard.h中添加
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/calib3d/calib3d_c.h>
（3）在头文件CameraCalibration.h、pose_graph.h、feature_tracker.h、BRIEF.h中添加
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h>
（4）在KITTIGPSTest.cpp和KITTIOdomTest.cpp中将报错的CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE修改为cv::IMREAD_GRAYSCALE
cd ~/catkin_ws_vins
catkin_make
source devel/setup.bash
运行之前需要在配置文件***_config.yaml中修改结果输出目录
output_path: "/home/zard/Downloads/VINS-Fusion"
以MH_01为例，可以使用三种传感器类型（运行VINS-Fusion。 打开四个终端，分别运行vins里程计，视觉闭环（可选），rviz和播放包文件。 绿色路径为VIO里程计；红色路径是视觉环路闭合下的里程计。
（1）运行Monocualr camera + IMU
roslaunch vins vins_rviz.launch
rosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml
(optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml
rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag
（2）运行Stereo cameras + IMU
roslaunch vins vins_rviz.launch
rosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml
(optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml
rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag
（3）运行Stereo cameras
roslaunch vins vins_rviz.launch
rosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml
(optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml
rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag
（1）仅双目：将KITTI里程计数据集下载到YOUR_DATASET_FOLDER。 以序列00为例，打开两个端子，分别运行vins和rviz。 (在KITTI基准上评估里程，无闭环功能）
roslaunch vins vins_rviz.launch
(optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yaml
rosrun vins kitti_odom_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/sequences/00/
（2）双目融合GPS（松组合）：将KITTI原始数据集下载到YOUR_DATASET_FOLDER。 以2011_10_03_drive_0027_synced为例。 打开三个终端，分别运行vins、global fusion和rviz。 绿色路径为VIO里程计；蓝色路径是GPS全局融合下的里程计。
roslaunch vins vins_rviz.launch
rosrun vins kitti_gps_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_raw/kitti_10_03_config.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/2011_10_03_drive_0027_sync/
rosrun global_fusion global_fusion_node
GVINS是在VINS-Mono基础上进行开发的，是一个紧耦合了IMU、视觉、GNSS三种传感器的非线性优化系统，在Github的开源地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/GVINS。与VINS-Mono一样，安装了ROS noetic、Eigen3.4.0、Ceres2.1.0和OpenCV4.2.0，需要适配高版本的环境。
（1）将所有文件夹下的CMakeLists.txt文件全部修改为C++14编译，并在各个CMakeLists.txt里面find_package的时候明确指定OpenCV的版本：
#find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)
（2）在camera_model包中的头文件Chessboard.h中添加
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/calib3d/calib3d_c.h>
（3）在camera_model包中的头文件CameraCalibration.h中添加
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h>
gnss_comm库需要下载到catkin_ws/src中，并编译
cd ~/catkin_ws_vins/src/
git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/gnss_comm.git
cd ..
catkin_make
source devel/setup.bash
cd ~/catkin_ws_vins
catkin_make
source devel/setup.bash
运行之前需要在配置文件visensor_left_f9p_config.yaml中修改结果输出目录
output_dir: "/home/zard/Downloads/GVINS"
下载示例数据集GVINS-Dataset，source之后后运行节点：
roslaunch gvins visensor_f9p.launch
启动rviz显示窗口
source devel/setup.bash
rviz -d src/config/gvins_rviz_config.rviz
rosbag播放数据
rosbag play sports_field.bag
为了方便获取数据集的真值用于测试结果，以及原始GNSS数据，提供了数据集工具GVINS-Dataset，将工具包需要下载到catkin_ws/src中
cd ~/catkin_ws_vins/src/
git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/GVINS-Dataset.git
编译之前在 toolkit/ 中的 bag2rinex.cpp 和 bag2rtk_solution.cpp 中指定输入的bag路径、输出的文件路径及文件名：
#define INPUT_BAG_FILEPATH "/media/zard/SLAMData/GVINS/sports_field.bag"
#define OUTPUT_RINEX_FILEPATH "/home/zard/Downloads/GVINS/RTK_Result.rnx"
#define INPUT_BAG_FILEPATH "/media/zard/SLAMData/GVINS/sports_field.bag"
#define OUTPUT_RTK_FILEPATH "/home/zard/Downloads/GVINS/RTK_Result.txt"
编译：
cd ~/catkin_ws_vins
catkin_make
bag文件转rinex文件
source devel/setup.bash
rosrun gvins_dataset_toolkit bag2rinex
bag文件转rtk结果文件
source devel/setup.bash
rosrun gvins_dataset_toolkit bag2rtk_solution
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