ubuntu18.04配置ORB-SLAM3并跑EuRoC数据集（单目）(Ubuntu18.04配置允许远程访问)

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新建一个终端（新建终端的快捷键是Ctrl+Alt+T）

输入以下代码

sudo apt-get install gcc

sudo apt-get install g++

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install cmake

Pangolin的官方教程地址：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin

安装Pangolin

1.2.1下载Pangolin，推荐安装tag v0.6版本

# Clone Pangolin along with it's submodules

git clone --recursive https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

1.2.2安装依赖

./scripts/install_prerequisites.sh --dry-run recommended

1.2.3编译

./scripts/install_prerequisites.sh -m brew all

可能出现的问题

如果安装Pangolin没有提示cmake版本不足，则无需此步骤

cmake一般都是直接安装的，如sudo apt-get install cmake，所以这里我们需要自己下载新版的cmake并覆盖安装。

进入Cmake官网：Cmake官网下载地址

选择合适的版本，比如本人选择的是cmake-3.20.6.tar.gz

(1)先把旧版cmake卸载

sudo apt-get autoremove cmake

(2)下载之后进行解压，编译（这里提示缺少openssl库，先进行安装）。

新建一个终端，输入如下：

sudo apt-get install openssl

tar zxvf cmake-3.20.6.tar.gz

cd cmake-3.20.6

./bootstrap

make -j4

sudo make install

(3)再编译安装Pangolin则可以通过。

去官网下载opencv，版本选择opencv3.4.3，其他版本同理。

1.3.1官网地址：链接: opencv官网.

下载选择Source就可以，没有必要选github下载，太慢了。

1.3.2解压zip包

unzip opencv-3.4.3.zip

cd opencv-3.4.3

这一步真的会缺少非常多库，最好都提前安装好

sudo apt-get install cmake

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

mkdir build

cd build

cmake ..

cmake 过程会出现非常多的错误

问题1：

Unable to locate package libjasper-dev

解决方法：

sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"

sudo apt update

sudo apt install libjasper1 libjasper-dev

成功的解决了问题，其中libjasper1是libjasper-dev的依赖包

问题2：

No package ‘libavresample’ found

解决方法：

sudo apt-get install libavresample-dev

问题3：

IPPICV: Download failed: “Couldn’t connect to server”

即ippicv的 ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz 下载不下来

原因：由于有qiang，无法进入外网下载

解决方法：

打开opencv 3.4.3/build/CMakeDownloadLog.txt

找到ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz 所对应的下载链接，将这个链接保存下来。

选择一种你们懂得的方式，将这个文件下载下来。（没有这种方式的话，只能找别人的百度云了）

接着打开 /opencv-3.4.3/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake 这个文件，将47行的

"https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"

改为

"file:home/xxx/xxx/"

这里的地址为下载下来的ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgz的文件夹地址

特别需要注意的是file: 后面不要加/

特别需要注意的是file: 后面不要加/

特别需要注意的是file: 后面不要加/

问题4：

Could not find OpenBLAS include. Turning OpenBLAS_FOUND off

– Could not find OpenBLAS lib. Turning OpenBLAS_FOUND off

– Could NOT find Atlas (missing: Atlas_CBLAS_INCLUDE_DIR Atlas_CLAPACK_INCLUDE_DIR Atlas_CBLAS_LIBRARY Atlas_BLAS_LIBRARY Atlas_LAPACK_LIBRARY)

– A library with BLAS API not found. Please specify library location.

– LAPACK requires BLAS

– A library with LAPACK API not found. Please specify library location.

– Could NOT find JNI (missing: JAVA_AWT_LIBRARY JAVA_JVM_LIBRARY JAVA_INCLUDE_PATH JAVA_INCLUDE_PATH2 JAVA_AWT_INCLUDE_PATH)

– Could NOT find Matlab (missing: MATLAB_MEX_SCRIPT MATLAB_INCLUDE_DIRS MATLAB_ROOT_DIR MATLAB_LIBRARIES MATLAB_LIBRARY_DIRS MATLAB_MEXEXT MATLAB_ARCH MATLAB_BIN)

– VTK is not found. Please set -DVTK_DIR in CMake to VTK build directory, or to VTK install subdirectory with VTKConfig.cmake file

解决方法：

sudo apt-get install libopenblas-dev

问题5：

No package ‘gstreamer-base-1.0’ found

解决方法：

sudo apt install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

cmake ..

sudo make // 时间比较漫长

sudo make install

首先将OpenCV的库添加到路径，可以让系统找到

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

在文件末尾添加

/usr/local/lib

执行如下命令使得刚才的配置路径生效：

sudo ldconfig

打开bashrc

sudo gedit /etc/bash.bashrc

在末尾添加

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig

export PKG_CONFIG_PATH

保存后，重新运行配置

source /etc/bash.bashrc

更新

sudo updatedb

到此，所有opencv3.4.3配置结束。

找到 opencv-3.4.3/samples/cpp/example_cmake 目录下，官方已经给出了一个cmake的example，拿来测试。按顺序执行：

cmake .

make

./opencv_example

可看到打开了摄像头，在左上角有一个hello opencv ，即表示配置成功。

建议源码安装Eigen。

这里给出Eigen的官网：Eigen官网

Eigen版本我选择的是：Eigen 3.3.9 released版。

下载下来，我下载的是zip格式，解压，编译。

在终端内，执行以下安装操作:

如果不安装boost会报很多的关于c++的错误，并且无法定位。

进入boost官网网址：http://www.boost.org/users/download/

下载boost安装包，我选择的是boost_1_77_0.tar.gz版本

接着还是一样，解压编译安装，即执行以下命令：

tar -xvf boost_1_77_0.tar.gz

cd ./boost_1_77_0

./bootstrap.sh

sudo ./b2 install

这两个库在ORB-SLAM3的Thirdparty文件夹下，编译ORB-SLAM3的时候会自动编译，不需要我们手动编译。

克隆到本地

git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3

修改build.sh文件

将所有的make -j改为make -j4（原因是make -j会调用所有的核心，导致电脑直接卡死，也可能是我电脑太弱了）

改为如下：

接着编译运行

chmod +x build.sh

./build.sh

问题1

编译过程中出现已杀死internal computer error，即内存不足的问题。

我参考了如下方式解决：Linux增加swap分区的方法https://www.cnblogs.com/kaishirenshi/p/8986467.html

问题2

sigslot/signal.app报错，错误内容类似error: ‘XXX’ is not a member of ‘std’

仔细研究std后发现，可能是编译过程中调用了某一些库，库里面使用的是c++14的标准语法，但ORB_SLAM3中只有c++11的语法许可，没有14的，这就造成了冲突。

打开ORB_SLAM3/CMakeLists.txt

gedit ./CMakeLists.txt

添加c++14的使用许可

add_compile_options(-std=c++14)

进入ORB_SLAM3

编译成功后，我们来跑一个示例。

首先，进入 EuRoC 数据集

选择Downloads的ASL Dataset Format格式，这里我下载了Machine Hall 01数据。

图片数据集下载好解压后是一个mav0这种形式的文件夹，在ORB-SLAM3文件夹下新建一个dataset文件夹,在dataset文件夹新建一个名称为MH01的文件夹，把mav0整个文件夹拷贝到MH01文件夹中。

在ORB-SLAM3路径下新打开一个终端：

# 命令格式 可执行文件 词袋路径 yaml路径 数据集图片路径 时间戳路径 需要保存的轨迹文件名称

输入命令：

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml ./dataset/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono

如果没有图像，在ORB-SLAM3/Examples/Monocular/mono_euroc.cc中的第83行False改成true,保存并退出。重新输入命令

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml ./dataset/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono

可视化界面：

如果最后出现Gtk-Message: 15:46:39.932: Failed to load module “canberra-gtk-module“报错，则输入命令：

重新输入命令

./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml ./dataset/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt dataset-MH01_mono

就没有报错了。