安装ORB_SLAM2

1.安装C++11编译器：$sudo apt-get install gcc g++

2.安装Pangolin：

$ git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

$ cd Pangolin

$ mkdir build

$ cd build

$ cmake -DCPP11_NO_BOOST=1 ..

$ make

$ sudo make install

3.安装OpenCV：我的opencv是2.4.9，只要是2.4.3以上就行，网上有很多安装方法，这里就不说了。

4.安装Eigen3，BLAS 和LAPACK：

$ sudo apt-get install libeigen3-dev

$ sudo apt-get install libblas-dev

$ sudo apt-get install liblapack-dev

5.DBoW2 和 g2o都在ORB_SLAM2的Thirdparty文件夹中，所以直接安装ORB_SLAM2就行了，安装方法：

$ git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

$ cd ORB_SLAM2

$ chmod +x build.sh

$ ./build.sh

以上，ORB_SLAM2就安装完了，很简单。

运行ORB_SLAM2

拿Monoslam运行TUM数据集为例：

1.到 http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载任意一个数据集并解压

2.运行：$ ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

注意把命令行中的Examples/Monocular/TUMX.yaml 变成你下载的数据集相对应的文件，如果你下载的是freiburg1，那么就使用TUM1.yaml文件。这些yaml文件中是一些相机的参数等信息。PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER是你下载下来的数据的路径。

下面RGBD，Stereo等也都与此运行方法相同，github上有详细说明 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 

基于ROS的实时ORB_SLAM2

1.安装好ROS操作系统，方法不在此详述

2.启动ROS：$ roscore

3.将ORB_SLAM2的ROS包编译：

$ export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:PATH/ORB_SLAM2/Examples/ROS

注意：PATH是你自己的安装路径

$ chmod +x build_ros.sh

$ ./build_ros.sh

4.将Kinect连接到电脑上，输入指令：$ roslaunch freenect_launch freenect.launch

此时Kinect开始发射图像的topic了。

5.源代码上使用的topic是/camera/image_raw，然而我$ rostopic list 之后根本就没有这个topic，所以我直接去ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/ros_mono.cc中将topic改为/camera/rgb/image_color就可以了

6.运行：$ rosrun ORB_SLAM2 Mono PATH_TO_VOCABULARY PATH_TO_SETTINGS_FILE

其中PATH_TO_VOCABULARY是词典的路径，一般为 Vocabulary/ORBvoc.txt

PATH_TO_SETTINGS_FILE是记录摄像头参数的文件，比如之前用到的TUM1.yaml。我用的是Kinect，参数都差不多所以我就使用的TUM1.yaml。

我使用的命令是：$ rosrun ORB_SLAM2 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml

这样就可以实时单目slam了，愉快的ORB SLAM把。

好了，csdn实在是太恶心了，登录需要手机验证，点击发送验证又说IP达到验证上限，然而手机并没有收到任何短信，太恶心了！

于是，转战简书，用着挺简单的，作为新手觉得比csdn用着舒服。