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如何快速搭建SVO-SLAM環境

發布時間:2022-02-19 13:48:50 來源:億速云 閱讀:127 作者:iii 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹“如何快速搭建SVO-SLAM環境”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“如何快速搭建SVO-SLAM環境”文章能幫助大家解決問題。

如何快速搭建SVO-SLAM環境

首先,建立一個工作目錄比如:workspace,然后把下面的需要的都在該目錄下進行.

(tip:一定不要使用中文名字,盡管你的系統是中文默認的名字。不然下面的依賴項將會十分困難,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(我下載的是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

如果此時遇到了“unit_complex*.imag() = 0.”的錯誤,需要改代碼為:”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 耐心和細心,G2O的每個版本的依賴項很復雜,需要耐心看版本號。不然錯誤很多都摸不到頭腦了。之前在網上也是看了很多博客,并沒有真正的解決依賴項的問題。下面我整理自己做的過程,完整正確版本。

首先安裝g2o的依賴項:

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

然后進行下載,編譯等:

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包含相機模型,SVO需要的一些數學和插值函數。

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

在pg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt 文件中設置 USE_ROS為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,設置USE_ROS為 FALSE.

mkdir buildcd build
cmake ..
make

Run SVO without ROS 首先,創建一個存儲數據的文件夾:

mkdir Datasets

然后設置一個環境變量去存儲路徑

export SVO_DATASET_DIR=${HOME}/Datasets

執行腳本.bashrc,然后進去新文件夾下面去下載測試數據

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

然后在測試數據上面運行SVO即可:

cd svo/bin
./test_pipeline

關于“如何快速搭建SVO-SLAM環境”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識,可以關注億速云行業資訊頻道,小編每天都會為大家更新不同的知識點。

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