Anleitung zur Einrichtung der SVO-SLAM-Umgebung

Installation: Einfaches CMake (kein ROS)
Erstellen Sie zunächst ein Arbeitsverzeichnis wie „workspace“ und führen Sie dann in diesem Verzeichnis die folgenden Anforderungen aus.

(Tipp: Achten Sie darauf, keine chinesischen Namen zu verwenden, auch wenn Ihr System den standardmäßigen chinesischen Namen hat. Andernfalls werden die folgenden Abhängigkeiten sehr schwierig und cmake kann die Konfigurationsdatei nicht finden.)

mkdir workspace
cd workspace

Boost – C++-Bibliotheken (Thread und System werden benötigt)

sudo apt-<span style="color: #0000ff;">get</span> install libboost-all-dev

Eigen 3 - Lineare Algebra

apt-<span style="color: #0000ff;">get</span> install libeigen3-dev

OpenCV – Computer-Vision-Bibliothek zum Laden und Anzeigen von Bildern (ich habe OpenCV3.0 heruntergeladen)

<span style="color: #000000;">mkdir build
cd build
cmake ..
make</span>

Sophus – Lie-Gruppen

<span style="color: #000000;">cd workspace
git clone https:</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">github.com/strasdat/Sophus.git</span>
<span style="color: #000000;">cd Sophus
git checkout a621ff
mkdir build
cd build
cmake ..
make</span>

Wenn zu diesem Zeitpunkt der Fehler „unit_complex_.imag() = 0“ auftritt, müssen Sie den Code in „unit_complex_.imag(0.)“ ändern
Schnell – Eckendetektor

<span style="color: #000000;">cd workspace
git clone https:</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">github.com/uzh-rpg/fast.git</span>
<span style="color: #000000;">cd fast
mkdir build
cd build
cmake ..
make</span>

g2o – Allgemeine Diagrammoptimierung OPTIONAL
Seien Sie geduldig und vorsichtig. Die Abhängigkeiten jeder Version von G2O sind sehr komplex, daher müssen Sie geduldig sein und auf die Versionsnummer achten. Andernfalls werden viele Fehler gemacht und Sie werden verwirrt sein. Ich habe vorher viele Blogs im Internet gelesen, aber sie haben das Problem der Abhängigkeiten nicht wirklich gelöst. Im Folgenden kompiliere ich den Prozess, den ich durchgeführt habe, vervollständige und korrigiere die Version.

Installieren Sie zunächst die Abhängigkeiten von g2o:

sudo apt-<span style="color: #0000ff;">get</span>  install cmake libeigen4-dev libsuitesparse-dev, qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.<span style="color: #800080;">1.2</span>  libcholmod-dev

Dann herunterladen, kompilieren usw.:

<span style="color: #000000;">cd workspace
git clone https:</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">github.com/RainerKuemmerle/g2o.git</span>
<span style="color: #000000;">cd g2o
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install</span>

vikit_common – Einige nützliche Tools, die wir brauchen
vikit enthält das Kameramodell, einige Mathematik- und Interpolationsfunktionen, die von SVO benötigt werden.

<span style="color: #000000;">cd workspace
git clone https:</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">github.com/uzh-rpg/rpg_vikit.git</span>

Setzen Sie USE_ROS in der Datei pg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt auf FALSE.

cd rpg_vikit/<span style="color: #000000;">vikit_common
mkdir build
cd build
cmake ..
make</span>

SVO

<span style="color: #000000;">cd workspace
git clone https:</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">github.com/uzh-rpg/rpg_svo.git</span>
cd rpg_svo/svo

In der Datei svo/CMakeLists.txt setzen Sie USE_ROS auf FALSE.

<span style="color: #000000;">mkdir build
cd build
cmake ..
make</span>

SVO ohne ROS ausführen
Erstellen Sie zunächst einen Ordner zum Speichern Ihrer Daten:

mkdir Datasets

Dann legen Sie eine Umgebungsvariable fest, um den Pfad zu speichern

export SVO_DATASET_DIR=${HOME}/Datasets

Führen Sie das Skript .bashrc aus und gehen Sie dann in den neuen Ordner, um die Testdaten herunterzuladen

source ~/<span style="color: #000000;">.bashrc
cd ${SVO_DATASET_DIR}
wget http:</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">rpg.ifi.uzh.ch/datasets/sin2_tex2_h1_v8_d.tar.gz -O - | tar -xz</span>

Führen Sie dann SVO für die Testdaten aus:

cd svo/<span style="color: #000000;">bin
.</span>/test_pipeline

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnleitung zur Einrichtung der SVO-SLAM-Umgebung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!