非 ROS 版本。
之后可能会更新 ROS 版本的 ORBSLAM3 配置指南。TODO
TX2 刷机JetPack-4.6.1
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在另外一台ubuntu系统的电脑或者虚拟机上（笔者的是ubuntu18.04虚拟机），下载并安装 NVIDIA SDK Manager。
下载地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-sdk-manager
安装：sudo apt install ./sdkmanager_[version]-[build#]_amd64.deb安装完成后，终端执行
sdkmanager即可启动。 -
按照官方教程 Install Jetson Software with SDK Manager:
https://docs.nvidia.com/sdk-manager/install-with-sdkm-jetson/index.html，刷机 JetPack。各个版本的Jetpack的信息，包括对应的 ubuntu 版本，可以在这个网站查看：
JetPack Archive:https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-archive。刷机时需要将 TX2 和给 TX2 刷机的电脑连接在同一局域网下。
刷机完成后，环境中自带 eigen-3.3.4 以及 opencv-4.1.1，eigen 满足 ORBSLAM3 的版本要求，但是 opencv 不满足版本要求，所以需要额外的 opencv 。
安装 realsense SDK 2.0
TX2 安装教程：https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/installation_jetson.md
通过 DEB 包方式安装：
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE
sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo $(lsb_release -cs) main" -u
sudo apt-get install librealsense2-utils
sudo apt-get install librealsense2-dev
终端执行 realsense-viewer，能够打开一个可视化窗口，说明安装成功。
如果安装成功，在 CMakeLists.txt 中加入类似以下代码，就能使用 realsense 提供的库。
cmake_minimum_required(VERSION 3.1.0)
# Find librealsense2 installed package
find_package(realsense2 REQUIRED)
# Enable C++11
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED TRUE)
# Add the application sources to the target
add_executable(${
PROJECT_NAME} hello_librealsense2.cpp)
# Link librealsense2 to the target
target_link_libraries(${
PROJECT_NAME} ${
realsense2_LIBRARY})
编译 opencv-4.5.0
最新的 ORBSLAM3(2022.04.29) CMakeLists.txt 文件里要求 OpenCV > 4.4。
选择合适版本下载：https://opencv.org/releases/
- 安装依赖：
sudo apt install -y g++ sudo apt install -y cmake sudo apt install -y make - 编译：
cd opencv mkdir build cd build cmake .. make -j4 - 安装（可选）：
也可以选择不安装，之后在 CMakeLists.txt 文件里指定 opencv 库的路径即可。sudo make install
编译 Pangolin-0.5
尝试过安装 Pangolin-0.6，但是有的依赖太新了，没有安装成功。
github 仓库：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin/tree/v0.5
- 安装依赖：
sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install cmake sudo apt-get install libpython2.7-dev sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libopenexr-dev - 下载Pangolin-0.5，编译：
cd Pangolin mkdir build cd build cmake .. make -j4 - 安装（可选）：
也可以选择不安装，之后在 CMakeLists.txt 文件里指定 Pangolin 库的路径即可。sudo make install
编译运行 ORBSLAM3
github仓库：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3
ORBSLAM3 提供了 build.sh 脚本文件，该脚本首先编译第三方库 DBoW2, Sophus 和 g2o，然后解压 Vocabulary/ORBvoc.txt.tar.gz 文件，最后编译 ORBSLSM3。
以上编译过程都使用了 make -j加速编译，这容易导致编译过程中系统卡顿，甚至会降低编译速度，所以宜把 build.sh 文件里的 make -j改为 make -j4，使用 4 个线程编译。
编译 ORBSLAM3 的时候，首先会生成一个 ORBSLAM3 库，然后再基于该库编译 Examples 和 Examples_old 文件夹的子文件夹里相应的源文件，生成相应的可执行程序。
如果不需要生成所有的可执行程序，可以在 CMakeLists.txt 里注释掉，缩短编译时间。
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执行脚本 build.sh，开始编译
如果之前安装了 opencv 和 Pangolin，就不需要修改 CmakeLists.txt 文件；如果只编译没安装，为了让 CMake 能够找到我们编译好的 opencv 和 Pangolin ，需要在在CmakeLists.txt 中指定库的路径：... set(OpenCV_DIR opencv路径/opencv/build) find_package(OpenCV 4.4) ... set(Pangolin_DIR Pangolin路径/Pangolin/build) find_package(Pangolin REQUIRED) ...即在相应的 find_package(…) 前指定路径到 build 文件夹。
执行 build.sh 文件：
cd ORB_SLAM3 chmod +x build.sh ./build.sh等待完成编译即可。
如果 realsense SDK 没有安装成功，是不会生成 realsense 可执行程序的。 -
运行
这里运行 双目-惯性 例子，其它类似：./Examples/Stereo-Inertial/stereo_inertial_realsense_D435i Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Stereo-Inertial/RealSense_D435i.yaml笔者在运行该程序的时候，程序初始化阶段会出现段错误：
Segmentation fault (core dumped)，最后发现是 src/Settings.cc 文件中 运算符重载函数 ostream &operator<<(std::ostream& output, const Settings& settings) 中下以下代码导致：for(size_t i = 0; i < settings.originalCalib2_->size(); i++){ output << " " << settings.originalCalib2_->getParameter(i); }然而并没有发现代码存在什么问题。TODO
注释以上代码，重新编译，就能成功运行。附上一张运行成功的截图：
这里直接使用了 ORBSLAM3 提供的标定文件，实际应用中需要自行对 相机 和 IMU 进行内外参标定。ORBSLAM3 提供了标定文档 Calibration_Tutorial.pdf ，使用 Kalibr ROS 标定包进行标定。TODO