最近做视觉SLAM时需要配置ORB-SLAM2，ORB-SLAM2是单目视觉SLAM算法中性能优越的解决方案之一，而且还能继续复习下Linux指令，为此做个记录。
文章目录
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- 一、ORB-SLAM2算法的系统结构
- 二、Ubuntu 16.04上环境搭建
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- 1、编译器及git安装
- 2、配置Pangolin的依赖库
- 3、安装OpenCV
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- （1）选择需要的版本下载source压缩包
- （2）下载opencv_contrib，在Tags里找到相应版本下载，版本要与opencv一致
- （3）下载好解压后，把`opencv_contrib3.4.13`放在`opencv3.4.13`目录下
- （4）将两个文件夹分别命名为opencv和opencv_conrib
- （5）OpenCV环境配置
- （6）新建build目录
- （7）在build路径下cmake
- （8）在build路径下cmake
- （9）`fatal error: vgg_generated_120.i: No such file or directory `下载对应文件，拷贝至xfeatures2d/src目录下
- （10）`fatal error: vgg_generated_120.i: No such file or directory`下载对应文件，拷贝至xfeatures2d/src目录下
- （11）编译完成
- （12）opencv.conf添加路径
- （13）bash.bashrc添加路径
- （14）测试
- 4、配置 Eigen3
- 5、运行数据集
一、ORB-SLAM2算法的系统结构
ORB-SLAM2算法将系统分为三个线程并行运行，分别为跟踪线程、建图线程与回环检测线程。跟踪线程实时定位相机，计算初始相机位姿与地图点，然后跟踪局部地图获得更多的匹配关系；建图线程接收跟踪线程的信息进行局部优化并构建局部地图；回环检测线程检测相机是否来过当前位置，消除累计误差，对全局地图进行维护与优化。
1、论文地址
https://arxiv.org/pdf/1610.06475.pdf
2、GitHub地址
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
二、Ubuntu 16.04上环境搭建
1、编译器及git安装
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake
测试安装程序
gcc -v
g++ -v
cmake --version
安装Git
sudo apt-get install git
2、配置Pangolin的依赖库
（1）Pangolin 0.5安装
Pangolin是可视化的一个库，Pangolin的github地址
现在Pangolin已经更新到0.8，0.8会报错，所以选择0.5的版本
解压进行安装
（2）或者直接在命令行操作
安装OpenGL和GLEW
sudo apt-get install freeglut3-dev
sudo apt install libglew-dev
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin-0.5.git
cd Pangolin-0.5 //进入源码文件目录
mkdir build //创建build文件
cd build/ /进入build文件目录
cmake .. //编译
make -j //编译 建议用make -j2 因为make -j是贪婪时进程，导致cpu压力大，-j2代表两个进程 -j1代表一个线程
3、安装OpenCV
（1）选择需要的版本下载source压缩包
（2）下载opencv_contrib，在Tags里找到相应版本下载，版本要与opencv一致
（3）下载好解压后，把opencv_contrib3.4.13放在opencv3.4.13目录下
（4）将两个文件夹分别命名为opencv和opencv_conrib
（5）OpenCV环境配置
添加下面的源
udo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake 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
（6）新建build目录
cd opencv
mkdir build
（7）在build路径下cmake
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules ..
#后面“../opencv_contrib-3.4.0/modules”为opencv_contrib的modules文件夹所在的路径
（8）在build路径下cmake
（9）fatal error: vgg_generated_120.i: No such file or directory 下载对应文件，拷贝至xfeatures2d/src目录下
xfeatures2d src相关文件
链接：https://pan.baidu.com/s/1SAeaoJBrMoo0WRuNQHZnSg?pwd=mxm0
提取码：mxm0
（10）fatal error: vgg_generated_120.i: No such file or directory下载对应文件，拷贝至xfeatures2d/src目录下
boostdesc_bgm.i相关文件.tar
链接：https://pan.baidu.com/s/11l3uADQz-7dFp7OEKNthRg?pwd=zjtt
提取码：zjtt
（11）编译完成
（12）opencv.conf添加路径
①打开文件
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
②添加以下路径
/usr/local/lib
vim安装
sudo apt install vim
输入：wq保存退出
③保存并生效
sudo ldconfig
（13）bash.bashrc添加路径
①打开文件
sudo vim /etc/bash.bashrc
②加入命令
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
③保存退出，在终端输入
source /etc/bash.bashrc
（14）测试
①进入opencv/samples/cpp/example_cmake目录下
cd /home/geekfanr/opencv/samples/cpp/example_cmake/
②编译
cmake .
make
./opencv_example
③opencv及opencv_contrib安装配置完成
4、配置 Eigen3
（1）下载Eigen3
（2）切换到Eigen3目录下
cd eigen-3.2.10
（3）新建build目录并进入
mkdir build
cd build
（4）cmake
cmake..
（5）make
sudo make install
（6）将eigen文件复制到本地调用文件夹中（/usr/include）
sudo cp -r /usr/local/include/eigen3 /usr/include
5、运行数据集
(1)下载依赖
sudo apt-get install libcanberra-gtk-module
(2)下载Computer Vision Group数据集
(3)解压缩目录
(4)运行实例
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/geekfanr/rgbd_dataset_freiburg1_xyz
