ORB_SLAM3首次加入了鱼眼相机支持。我们想要使用自己的鱼眼相机图片序列测试对应效果，需要做一定的准备和处理：
目录
一、ORB_SLAM3下载和编译
1.1 安装
官网地址：
找一个合适的文件夹，运行终端：
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3下载好的文件夹名称为ORB_SLAM3.
github上有需要安装的库，可以参考我的教程：
ubuntu升级eigen到3.4.0_eigen3.4_浅梦语11的博客-CSDN博客
ubuntu安装Sophus_浅梦语11的博客-CSDN博客
ubuntu16.04安装Pangolin库_浅梦语11的博客-CSDN博客
Ubuntu16.04 C++安装opencv教程_浅梦语11的博客-CSDN博客
注意：Eigen不能安装3.4.0, 可能会报错TensorXXX的，网上多是 没有文件 的报错，但如果安装3.4.0报错为：Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorBlock.h:1303:7: error: the value of ‘j’ is not usable in a constant expression
实际是因为版本和tensorflow不对应导致的，找了半天发现一个说安装3.3.7版本的可以。安装后不报错。
1.2 编译：直接./build.sh卡死
官网命令：
cd ORB_SLAM3
chmod +x build.sh
./build.sh但是这个一般的电脑容易卡死。实际可以打开ORB_SLAM3文件夹主目录内的build.sh文件：这个文件就是编译的汇总文件，其文件内容为：
echo "Configuring and building Thirdparty/DBoW2 ..."
cd Thirdparty/DBoW2
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j
cd ../../g2o
echo "Configuring and building Thirdparty/g2o ..."
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j
cd ../../Sophus
echo "Configuring and building Thirdparty/Sophus ..."
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j
cd ../../../
echo "Uncompress vocabulary ..."
cd Vocabulary
tar -xf ORBvoc.txt.tar.gz
cd ..
echo "Configuring and building ORB_SLAM3 ..."
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j4实际前面几个库的编译都很容易，最后一行的ORBSLAM3的make -j4容易卡死。
只需要将最后一行改为make，不加选项即可。编译应该会慢一些，但是不会卡死。
二、运行EuRoC数据集
2.1 数据集下载
参考我的博客：ORB_SLAM2下载编译及运行EuRoC数据集_euroc数据集下载_浅梦语11的博客-CSDN博客
数据集官网地址为：
kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasets
下载一个ASL Dataset Format就行。解压出一个mav0文件夹即可。例如，我们下载Machine Hall01数据集，解压到MH01文件夹内。
2.2 运行数据集
运行这些数据集可以用Examples文件夹内的示例。使用可执行文件mono_euroc
可执行文件mono_euroc有四个输入参数：词库、相机配置文件yaml、数据集序列地址、数据集对应时间戳文件（.txt）。代码为：
./Examples/Monocular/mono_euroc 词库文件.txt 配置文件.yaml 数据集序列 数据集对应时间戳.txt其中，词库文件可以用自带的，位于ORB_SLAM3/Vocabulary文件夹内的ORBvoc.txt文件。这个文件在编译的时候有一行命令是解压这个文件夹内的压缩文件，解压缩出来就是这个词库文件。后续其他的数据集也可以使用这个文件。
填入代码为：
./Vocabulary/ORBvoc.txt相机配置文件yaml，在ORB_SLAM3/Examples/Monocalur/ 文件夹内有不少，会写明相机的一些类型、参数等，大部分都是单目相机，RealSense_T265.yaml文件内是鱼眼相机（Camera.type: "KannalaBrandt8"）。在EuRoC数据集，用EuRoC.yaml文件就行，内容为：
对应应该填入：
./Examples/Monocular/EuRoC.yaml数据集地址，写到mav0文件夹上一级就行，例如我们解压缩mav0到MH01文件夹内，则对应应该输入的地址为
/home/ /xxxxx/MH01时间戳文件，为.txt文件，在ORB_SLAM3/Examples/Monocalur/ 文件夹内有两个数据集的（RuRoC和TUM），分别放在EuRoC_TimeStamps和TUM_TimeStamps文件夹内。这一节用EuRoC数据集的MH01数据集，则对应文件为：
./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt2.3 运行命令
汇总得到，总的命令为：
./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml 数据集地址/MH01 ./Examples/Monocular/EuRoC_TimeStamps/MH01.txt三、运行TUM数据集
3.1 TUM数据集下载
官网：
Computer Vision Group - Datasets - Visual-Inertial Dataset
我下载的corridor4的512x512，就是第四行第四个文件。解压到对应文件夹，解压出一个dataset-corridor4_512_16文件夹：
3.2 数据集运行
数据集用可执行文件mono_tum_vi。与前面差不多，参数也是四个。
./Examples/Monocular/mono_tum_vi 词库文件.txt 配置文件.yaml 数据集序列 数据集对应时间戳.txt第一个不变，第二个配置文件改为同文件夹的./Examples/Monocular/TUM1.yaml文件。
数据集序列需要具体到cam1内的data（mav0内的一个文件夹），对应的数据集时间戳文件于./Examples/Monocular/TUM_TimeStamps/文件夹内，根据对应corridor4数据集的512分辨率版本选择txt文件为：
./Examples/Monocular/TUM_TimeStamps/dataset-corridor4_512.txt3.3 运行命令
最终运行命令为：
./Examples/Monocular/mono_tum_vi ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/TUM1.yaml 数据集地址/dataset-corridor4_512_16/mav0/cam1/data ./Examples/Monocular/TUM_TimeStamps/dataset-corridor4_512.txt因为时间戳对应的图片名称是cam1文件夹内的，而不是cam0内的。TUM数据集是双目鱼眼相机+IMU的数据。
改一改数据集地址就行
四、单目鱼眼序列要求
通过前面操作，其实可以看出改动的基本就是数据集地址，数据集时间戳文件。当然其实相机文件也是要改的，改成对应相机的参数。
单目鱼眼相机用的是可执行文件mono_tum_vi。需要的数据集就是一个全是png图片的文件夹。要求为：
1.文件内为png图片
2.png图片名为20位的时间戳（实际名字类似12345678912345678900.png）
那么实际对应的时间戳文件（.txt），包含的就是时间戳，一行一个20位的时间戳，实际运行用时间戳+‘.png’就是图片名称。
那么我们需要准备一个文件夹，放好存储好的图片，要求20位数字名称的png图片，类似：
然后创建一个txt，内容为： （这个时间戳有实际的就用实际的，要不只有不同图的位姿变换是准的）
...
00000000123400000000
00000000123500000000
00000000123600000000
00000000123700000000
...假设数据集文件夹为：/home/xxx-username/slam/000
时间戳文件放到了原先的./Examples/Monocular/文件夹内新创建的my_TimeStamps文件夹内
配置文件为my.yaml
五、自己的单目序列运行
对应运行命令为：
./Examples/Monocular/mono_tum_vi ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/配置文件.yaml 数据集地址 时间戳文件.txt参考四的位置，为：
./Examples/Monocular/mono_tum_vi ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/my.yaml /home/xxx-username/slam/000 ./Examples/Monocular/my_TimeStamps/my.txt运行结果为：
最后有平均用时之类的。
产生的轨迹文件为：ORB_SLAM3主文件夹内的CameraTrajectory.txt和KeyFrameTrajectory.txt。其中，以CameraTrajectory.txt为例，一行8个数据，代码中代表：
lT twc(0) twc(1) twc(2) q.x q.y q.z q.w其中，lT为时间戳，q为单位四元数，twc为平移向量