Installation: Plain CMake (No ROS)
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 workspace
cd workspace
登录后复制

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

sudo apt-get install libboost-all-dev
登录后复制

Eigen 3 - Linear algebra

apt-get install libeigen3-dev
登录后复制

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

mkdir build
cd build
cmake ..
make
登录后复制 登录后复制

Sophus - Lie groups

cd workspace
git clone https://github.com/strasdat/Sophus.git
cd Sophus
git checkout a621ff
mkdir build
cd build
cmake ..
make
登录后复制

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.git
cd fast
mkdir build
cd build
cmake ..
make
登录后复制

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
登录后复制

然后进行下载,编译等:

cd workspace
git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git
cd g2o
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
登录后复制

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
登录后复制

pg_vikit/vikit_common/CMakeLists.txt 文件中设置 USE_ROSFALSE.

cd rpg_vikit/vikit_common
mkdir build
cd build
cmake ..
make
登录后复制

SVO

cd workspace
git clone https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo.git
cd rpg_svo/svo
登录后复制

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

mkdir build
cd build
cmake ..
make
登录后复制 登录后复制

Run SVO without ROS
首先,创建一个存储数据的文件夹:

mkdir Datasets
登录后复制

然后设置一个环境变量去存储路径

export SVO_DATASET_DIR=${HOME}/Datasets
登录后复制

执行脚本.bashrc,然后进去新文件夹下面去下载测试数据

source ~/.bashrc
cd ${SVO_DATASET_DIR}
wget http://rpg.ifi.uzh.ch/datasets/sin2_tex2_h1_v8_d.tar.gz -O - | tar -xz
登录后复制

然后在测试数据上面运行SVO即可:

cd svo/bin
./test_pipeline
登录后复制

以上就是SVO-SLAM环境搭建指南的详细内容,更多请关注慧达安全导航其它相关文章!

点赞(0)

评论列表 共有 0 条评论

暂无评论
立即
投稿
发表
评论
返回
顶部