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如何快速搭建SVO-SLAM环境

发布时间:2022-02-19 13:48:50 来源:亿速云 阅读:130 作者:iii 栏目:开发技术

这篇文章主要介绍“如何快速搭建SVO-SLAM环境”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“如何快速搭建SVO-SLAM环境”文章能帮助大家解决问题。

如何快速搭建SVO-SLAM环境

首先,建立一个工作目录比如:workspace,然后把下面的需要的都在该目录下进行.

(tip:一定不要使用中文名字,尽管你的系统是中文默认的名字。不然下面的依赖项将会十分困难,cmake找不到配置文件。)

mkdir workspacecd workspace

Boost – c++ Librairies (thread and system are needed)

sudo apt-get install libboost-all-dev

Eigen 3 – Linear algebra

apt-get install libeigen3-dev

OpenCV – Computer vision library for loading and displaying images(我下载的是OpenCV3.0)

mkdir buildcd build
cmake ..
make

Sophus – Lie groups

cd workspace
git clone https://github.com/strasdat/Sophus.gitcd Sophus
git checkout a621ff
mkdir buildcd build
cmake ..
make

如果此时遇到了“unit_complex*.imag() = 0.”的错误,需要改代码为:”unit_complex*.imag(0.)“ Fast – Corner Detector

cd workspace
git clone https://github.com/uzh-rpg/fast.gitcd fast
mkdir buildcd build
cmake ..
make

g2o – General Graph Optimization OPTIONAL 耐心和细心,G2O的每个版本的依赖项很复杂,需要耐心看版本号。不然错误很多都摸不到头脑了。之前在网上也是看了很多博客,并没有真正的解决依赖项的问题。下面我整理自己做的过程,完整正确版本。

首先安装g2o的依赖项:

sudo apt-get  install cmake libeigen4-dev libsuitesparse-dev, qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2  libcholmod-dev

然后进行下载,编译等:

cd workspace
git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.gitcd g2o
mkdir buildcd build
cmake ..
make
sudo make install

vikit_common – Some useful tools that we need vikit包含相机模型,SVO需要的一些数学和插值函数。

cd workspace
git clone https://github.com/uzh-rpg/rpg_vikit.git

在pg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt 文件中设置 USE_ROS为FALSE.

cd rpg_vikit/vikit_common
mkdir buildcd build
cmake ..
make

SVO

cd workspace
git clone https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo.gitcd rpg_svo/svo

在文件 svo/CMakeLists.txt中,设置USE_ROS为 FALSE.

mkdir buildcd build
cmake ..
make

Run SVO without ROS 首先,创建一个存储数据的文件夹:

mkdir Datasets

然后设置一个环境变量去存储路径

export SVO_DATASET_DIR=${HOME}/Datasets

执行脚本.bashrc,然后进去新文件夹下面去下载测试数据

source ~/.bashrccd ${SVO_DATASET_DIR}wget http://rpg.ifi.uzh.ch/datasets/sin2_tex2_h2_v8_d.tar.gz -O - | tar -xz

然后在测试数据上面运行SVO即可:

cd svo/bin
./test_pipeline

关于“如何快速搭建SVO-SLAM环境”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注亿速云行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。

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