ORB-SLAM2搭建詳細過程

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??ORB-SLAM是15年一個西班牙博士做的[1]，工程效果來看，是目前最好的了。ORB-SLAM是針對單目做的slam，最新的是ORB-SLAM2，支持單目、雙目和RGB-D接口。這里對ORB-SLAM2的環境搭建做一個記錄，里面遇到的坑也有解決辦法，可以參考。

系統環境：Ubuntu14.04

1.設置root密碼（若為新裝的系統）：

（1）打開一個終端Ternimal，輸入

sudo passwd
然后設置root用戶的密碼 （2）新建文件夾：
mkdir ORB_SLAMcd ORB_SLAM
2.安裝必備軟件：
（1）更新apt庫
sudo apt-get update
（2）安裝Git
sudo apt-get install git
（3）安裝cmake
sudo apt-get install cmake
（4）安裝Pangolin 安裝依賴： a、opengl： b、GLEW：
sudo apt-get install libglew-dev
c、Boost：
sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev
d、Python2/Python3：
sudo apt-get install libpython2.7-dev
e、編譯基礎庫
sudo apt-get install build-essential
安裝Pangolin：
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.gitcd Pangolin
修改 Pangolin/src/display/device/display_x11.cpp 注釋第123行和124行（這個地方有朋友說沒有找到，可能是胖果林后面更新了，把這里改了，那就不用管了）
//GLX_SAMPLE_BUFFERS , glx_sample_buffers,//GLX_SAMPLES , glx_sample_buffers > 0 ? glx_samples : 0,
終端里輸入
mkdir buildcd buildcmake -DCPP11_NO_BOOST=1 ..make -j （建議不要使用make -j，使用make。如果用make -j是使用多處理器編譯，可能造成死機）
（5）安裝OpenCV安裝依賴： a、編譯器相關：
sudo apt-get install build-essential
b、必須依賴：
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-devlibavformat-dev libswscale-dev
c、可選安裝：
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
安裝OpenCV： a、官網下載OpenCV 2.4.11 for linux下載地址，解壓到Ubuntu中b、進入OpenCV文件夾，配置工程
mkdir releasecd releasecmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
c、編譯
makesudo make install
（6）安裝Eigen 下載Eigen下載地址，進入到在解壓后的Eigen文件夾（例如eigen-eigen-07105f7124f9）下
mkdir buildcd buildcmake ..makesudo make install
（7）安裝BLAS and LAPACK庫
sudo apt-get install libblas-devsudo apt-get install liblapack-dev
3.安裝ORB_SLAM： （1）Clone the repository:
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
（2）編譯：
cd ORB_SLAM2chmod +x build.sh
修改./build.sh，可以安裝vim
sudo apt-get install vimvim ./build.sh 
修改最后一行，改為make
./build.sh
4.測試ORB_SLAM2
??這里下載了一個單目相機的測試數據集進行測試。
（1）下載測試數據集 
??Download a sequence from http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download and uncompress it.
（2）執行命令： 
??Execute the following command. Change TUMX.yaml to TUM1.yaml,TUM2.yaml or TUM3.yaml for freiburg1, freiburg2 and freiburg3 sequences respectively. Change PATH_TO_SEQUENCE_FOLDERto the uncompressed sequence folder.
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER
??出結果就OK了，以后會對ORB-SLAM的算法進行一些研究記錄，敬請期待。
引用
[1] Raúl Mur-Artal, J. M. M. Montiel and Juan D. Tardós. ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics, vol. 31, no. 5, pp. 1147-1163, 2015. (2015 IEEE Transactions on Robotics Best Paper Award). PDF.