Ubuntu下ORB_SLAM2的安装与配置
实验内容
一、安装工具
二、安装Pangolin作为可视化和用户界面
三、安装OPenCV，用于处理图像和特征
四、安装Eigen3
五、安装ORB_SLAM2
六、运行单目SLAM实例
一、安装工具
（1）更新软件源
sudo apt update
(2)安装git,用于从GitHub上克隆项目包到本地
(3)安装Cmake用于程序的编译
（4）安装gcc,g++
二、安装Pangolin
（1）安装依赖项
（2）从GitHub将项目下载到本地
（3）编译安装
安装：
三、安装OpenCV
（1）安装依赖项
（2）在OPenCV官网（http://opencv.org）下载OpenCV 3.4.1 的source包然后解压到本地
（3）编译安装
编译成功：
编译过程会花费较长时间，电脑CPU性能较低的建议不要使用make -j，容易卡死；CPU性能较高的可以使用make -jx，x代表线程，可加速编译。
安装：
（4）配置OpenCV的环境
打开之后可能是一个空白的文件，直接在文件末尾添加以下内容就可以了：
保存回到命令行界面，使刚才的配置生效：
配置bash：sudo gedit /etc/bash.bashrc
在文件末尾添加：
保存之后还要使刚才的配置生效：
四、安装Eigen3
五、安装ORB_SLAM2
克隆项目包到本地：
编译ORB_SLAM2和第三方库DBoW2和g2o：
编译过程中会遇到以下问题：
是因为有一些代码中需要引入unistd.h头文件：
再重新编译，编译成功：编译过程需要花点时间，要耐心等待
六、运行SLAM单目实例
下载数据集：
有TUM、KITTI、EuRoC三种数据集，本实验使用TUM数据集，从http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download 下载序列并解压缩。这便是解压后的数据集：
运行：
GitHub上给出的命令格式：
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER
其中PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER为数据集的存储路径，并将tumx.yaml与下载的数据集对应，比如TUM1.yaml,TUM2.yaml 和TUM3.yaml 分别对应 freiburg1, freiburg2 和 freiburg3。
