SVO-SLAM 환경 설정 가이드

설치: 일반 CMake(ROS 없음)
먼저 작업 공간과 같은 작업 디렉터리를 만든 후 이 디렉터리에서 다음 요구 사항을 수행합니다.

(팁: 시스템에 기본 중국어 이름이 있더라도 중국어 이름을 사용하지 마십시오. 그렇지 않으면 다음 종속성이 매우 어려워지고 cmake가 구성 파일을 찾을 수 없습니다.)

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Boost - C++ 라이브러리(스레드 및 시스템이 필요함)

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Eigen 3 - 선형 대수학

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OpenCV - 이미지 로드 및 표시를 위한 컴퓨터 비전 라이브러리(OpenCV3.0을 다운로드했습니다.)

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Sophus - 거짓말 집단

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이때 "unit_complex_.imag() = 0." 오류가 발생하면 코드를 "unit_complex_.imag(0.)"으로 변경해야 합니다
빠른 - 코너 감지기

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g2o - 일반 그래프 최적화 선택 사항
인내심을 갖고 주의하세요. G2O의 각 버전의 종속성은 매우 복잡하므로 인내심을 갖고 버전 번호를 살펴봐야 합니다. 그렇지 않으면 실수가 많아지고 혼란스러울 것입니다. 이전에 인터넷에서 많은 블로그를 읽었지만 실제로 종속성 문제를 해결하지 못했습니다. 아래에서는 제가 수행한 프로세스를 완전하고 정확한 버전으로 컴파일합니다.

먼저 g2o의 종속성을 설치합니다:

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그런 다음 다운로드, 컴파일 등을 수행합니다.

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vikit_common - 우리에게 필요한 몇 가지 유용한 도구
vikit에는 카메라 모델, SVO에 필요한 일부 수학 및 보간 기능이 포함되어 있습니다.

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pg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt 파일에서 USE_ROS를 FALSE.로 설정하세요.

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SVO

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파일

svo/CMakeLists.txt에서 USE_ROS를 FALSE로 설정합니다.

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ROS 없이 SVO를 실행 먼저 데이터를 저장할 폴더를 만듭니다.

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그런 다음 경로를 저장할 환경 변수를 설정하세요

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.bashrc 스크립트를 실행한 후 새 폴더로 이동하여 테스트 데이터를 다운로드하세요

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그런 다음 테스트 데이터에 대해 SVO를 실행합니다.

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위 내용은 SVO-SLAM 환경 설정 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!