步骤

1.下载并安装MYNT-EYE-S-SDK；
2.安装依赖项，并遵循原始OKVIS的过程构建MYNT-EYE-OKVIS-Sample；
3.将相机参数更新到~/MYNT-EYE-OKVIS-Sample/config/config_mynteye.yaml；
4.使用mynteye camaera运行okvis。

安装 MYNTEYE OKVIS

安装依赖

CMake

sudo apt-get install cmake

google-glog + gflags

sudo apt-get install libgoogle-glog-dev

BLAS & LAPACK

sudo apt-get install libatlas-base-dev

Eigen3

sudo apt-get install libeigen3-dev

SuiteSparse and CXSparse

sudo apt-get install libsuitesparse-dev

Boost

sudo apt-get install libboost-dev libboost-filesystem-dev

OpenCV 2.4–3.0: follow the instructions on http://opencv.org/ or install via

sudo apt-get install libopencv-dev

编译MYNTEYE OKVIS

git clone -b mynteye-s https://github.com/slightech/MYNT-EYE-OKVIS-Sample.git
cd MYNT-EYE-OKVIS-Sample/
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j4

获取相机标定参数

通过 MYNT-EYE-S-SDK API 的 GetIntrinsics() 和 GetExtrinsics() 函数，您可以获得当前打开设备的标定参数，按照步骤操作：

cd MYNT-EYE-S-SDK
./samples/_output/bin/tutorials/get_img_params

运行上述命令后，获取了相机的内参和畸变系数，然后按照以下格式更新到~/MYNT-EYE-OKVIS-Sample/config/config_mynteye.yaml。应该注意，只需要在 distortion_coefficients 中填充 coeffs 的前四个参数。

distortion_coefficients: [coeffs]
focal_length: [fx, fy]
principal_point: [cx, cy]
distortion_type: radialtangential

注意：这里只获取了相机的标定参数，因为OKVIS是融合视觉和IMU的SLAM系统，所以还需要获取IMU的参数和相机相对于IMU的位姿，需要使用HEALTH WARNING: calibration中的Kalibr工具。

运行MYNTEYE OKVIS

cd MYNT-EYE-OKVIS-Sample/build
./okvis_app_mynteye_s ../config/config_mynteye.yaml

这里，可能会报以下错误：

./okvis_app_mynteye_s: error while loading shared libraries: libmynteye.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

解决方法：找到 libmynteye.so.2 的路径，并建立链接。

find / -name libmynteye.so.2

输出：

/home/wb/MYNT-EYE-S-SDK/_output/lib/libmynteye.so.2

打开/etc/ld.so.conf，添加/home/wb/MYNT-EYE-S-SDK/_output/lib，然后保存。

cd /etc/
sudo ldconfig

运行截图
在这里插入图片描述
因为我还没有用kalibr标定我的小觅相机，所以直接用的Github上的config_mynteye.yaml，实测效果非常差。
现象：

即时相机静止，图像也会抖动，甚至缺失
相机静止，轨迹漂移严重

小觅智能 SLAM 技术总监周平在深蓝学院的公开课中展示了使用小觅相机运行OKVIS的视频，效果还是不错的，所以最好用Kalibr标定小觅相机后，再运行OKVIS，才可能得到良好的效果。

HEALTH WARNING: calibration

如果您想在自己的硬件设置上运行软件/库，请注意只有通过适当的校准才能获得良好的结果（或结果）。

相机内参
相机外参（相对于IMU的位姿）
IMU噪声参数
所有传感器的准确时间同步

要自己进行校准，我们建议如下：

按照 https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/installation 中的说明安装Kalibr。如果您决定从源代码构建并运行ROS indigo，请checkout pull请求3：

git fetch origin pull/3/head:request3
git checkout request3

按照 https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/multiple-camera-calibration 来校准相机的内参和外参。如果您收到错误消息，表明该工具无法对焦距进行初始猜测，请确保您的录制数据集包含具有整个校准目标的帧。
按照 https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/camera-imu-calibration 获取相机相对于IMU的空间参数的估计值。

使用 MYNTEYE 运行 OKVIS

步骤