2019年4月18日，昨天实验了跑ORB-SLAM2的单目，今天早上跑的RGB-D，不是在ROS下跑的（这个还需要探索探索）。
环境和数据准备
Ubuntu 16.04
1.ORB-SLAM2编译
先对ORB-SLAM2的程序进行编译
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh
编译结果如图
2.TUM 数据集准备+单目运行
- 从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download] 并且解压缩。
2.执行下边的命令。 把 TUMX.yaml 改成 TUM1.yaml,TUM2.yaml or TUM3.yaml 与 freiburg1, freiburg2 and freiburg3 对应起来. 把路径PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改为数据集文件夹路径.
./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER
运行结果如图，会生成KeyFrameTrajectory.txt文件
3.TUM数据集准备+RGB-D运行
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从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download] 并且解压缩。
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使用python脚本关联RGB图像和深度图像[associate.py],[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools]. 我们已经提供了一些关联在
Examples/RGB-D/associations/中。 生成关联文件执行:
python associate.py PATH_TO_SEQUENCE/rgb.txt PATH_TO_SEQUENCE/depth.txt > associations.txt
- 执行下边的命令。 把
TUMX.yaml改成 TUM1.yaml,TUM2.yaml or TUM3.yaml 与 freiburg1, freiburg2 and freiburg3 对应起来. 把路径PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改为数据集文件夹路径. 把路径ASSOCIATIONS_FILE改为associations.txt文件所在路径.
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER ASSOCIATIONS_FILE
不懂就看图中程序
最后生成两个文件：CameraTrajectory.txt和KeyFramejectory.txt
接下来我想把ROS下的也跑出来。加油