2019年4月18日、最後のテスト実行ORB-SLAM2の単眼は、（これも探索する探索する必要がある）ROSで実行されていない、RGB-D今朝走りました。

環境とデータ準備

Ubuntuの16.04

1.ORB-SLAM2はコンパイル

プログラムをコンパイルORB-SLAM2の初

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

ここに画像を挿入説明
結果はコンパイル示されています

[このURLからダウンロードTUMデータセットhttp://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/downloadおよび解凍]。

2.以下のコマンドを実行します。TUMX.yaml変化TUM1.yaml、TUM2.yaml又はTUM3.yamlとfreiburg1、freiburg2及びfreiburg3関連付け。経路PATH_TO_SEQUENCE_FOLDERデータセットフォルダパスへ。

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

ここに画像を挿入説明
結果が実行されている示されているが、それはKeyFrameTrajectory.txtファイルを生成します。

[このURLからダウンロードTUMデータセットhttp://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/downloadおよび解凍]。
RGB画像と奥行き画像に関連付けられたPythonスクリプト[使用associate.py ]、[ http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools ]を私たちは、いくつかの関連性を提供していますExamples/RGB-D/associations/。関連したファイルの実行を生成します。

python associate.py PATH_TO_SEQUENCE/rgb.txt PATH_TO_SEQUENCE/depth.txt > associations.txt

以下のコマンドを実行します。TUMX.yaml変更TUM1.yaml、TUM2.yamlまたはTUM3.yamlとfreiburg1、freiburg2とfreiburg3協会。パスPATH_TO_SEQUENCE_FOLDERデータセットのフォルダパスへ。パスASSOCIATIONS_FILEファイルassociations.txtパスへ。

./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER ASSOCIATIONS_FILE

プログラム内の図は理解していない
ここに画像を挿入説明
最後の2つのファイルを：CameraTrajectory.txtとKeyFramejectory.txt

次に、私もそれで実行されていましたROSにしたいです。燃料を補給