内容概要：本文详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装ZED双目相机驱动并使用ORB-SLAM3进行建图的过程。首先，文章从安装Ubuntu系统入手，解决了安装过程中可能遇到的问题如WiFi连接和显卡驱动冲突。接着，逐步指导安装Nvidia显卡驱动、CUDA、ZED SDK及其ROS工作包。对于每个步骤，文中提供了具体的命令行操作和可能出现的问题及解决方案。最后，重点讲述了ORB-SLAM3的部署与运行，包括安装依赖库（如Pangolin、OpenCV等）、编译ORB-SLAM3源码、修改代码适配ZED相机发布的ROS话题以及最终运行建图程序。 适合人群：对计算机视觉、机器人导航感兴趣的开发者，尤其是那些希望利用ZED相机和ORB-SLAM3构建视觉里程计或三维地图的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助读者掌握ZED相机与ORB-SLAM3结合使用的完整流程；②解决安装和配置过程中常见的技术难题；③为后续基于ZED相机和ORB-SLAM3开展更深入的研究或应用提供基础环境支持。 阅读建议：由于涉及多个工具链和复杂的环境配置，建议读者按照文档提供的顺序逐一尝试每个步骤，并随时查阅官方文档或社区资源来应对突发问题。此外，对于某些特定的命令和参数设置，应根据自己的硬件环境和需求做适当调整。

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ORB-SLAM3 安装指南 ORB-SLAM3 是一个基于视觉的 SLAM 系统，可以在 robot operating system（ROS）平台上运行。下面是 ORB-SLAM3 的安装指南，包括安装环境、安装步骤、安装依赖项等。 安装环境 为了安装 ORB-SLAM3，需要使用 Ubuntu 2022 64 位系统作为安装环境。 安装步骤 1. 安装工具 需要安装一些必要的工具，包括 git、cmake、gcc 和 g++。可以使用以下命令安装这些工具： `sudo apt update` `sudo apt install git cmake gcc g++` 2. 安装 Eigen3 Eigen3 是一个高性能的线性代数库，ORB-SLAM3 需要使用 Eigen3 进行计算。可以使用以下命令安装 Eigen3： `sudo apt-get install libeigen3-dev` 3. 安装 Pangolin Pangolin 是一个轻量级的OpenGL控件库，ORB-SLAM3 使用 Pangolin 来渲染图形。可以使用以下命令安装 Pangolin： `sudo apt install libglew-dev libpython2.7-dev` 下载 Pangolin 的安装包： `https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin/releases/tag/v0.62` 编译并安装 Pangolin： `mkdir build` `cd build` `cmake ..` `make` `sudo make install` 安装完成后，Pangolin 将被安装在 `/usr/local/include/` 目录下。 4. 测试 Pangolin 可以使用以下命令测试 Pangolin： `cd build/examples/HelloPangolin` `./HelloPangolin` 5. 安装 OpenCV OpenCV 是一个计算机视觉库，ORB-SLAM3 使用 OpenCV 进行图像处理。可以使用以下命令安装 OpenCV： `sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"` `sudo apt update` `sudo apt-get install build-essential` `sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libopenexr-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev` 安装 OpenCV 的依赖项： `sudo apt-get install python-dev-is-python3 python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper1 libjasper-dev libdc1394-22-dev` 安装依赖项 在安装 OpenCV 的过程中，可能会遇到一些依赖项安装失败的问题。可以使用以下方法解决： * 无法定位 xx 时，先执行 `sudo apt-get update`，再运行相关安装命令。 * 安装 python-dev 时，改成安装 `sudo apt-get install python3-dev`。 * 安装 python-numpy 时，改成安装 `sudo apt-get install python3-numpy`。 * 安装 libjasper-dev 时，如果无法定位，稍微麻烦：`sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"`，`sudo apt update`，`sudo apt install libjasper1 libjasper-dev`。 * 如果发生错误：`http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security InRelease: 由于没有公钥 ， 无法验证下列签名 ...`，先执行 `sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 3B4FE6ACC0B21F32`。 * 安装 libdc1394-22-dev 无法定位先改源，`sudo gedit /etc/apt/sources.list`，添加以下内容： `deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse` `deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse` `deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse` `deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse` 通过遵循上述步骤，可以成功安装 ORB-SLAM3 并开始使用它来构建基于视觉的 SLAM 系统。

ORB-SLAM是一个精确的多功能单目SLAM系统，它的全称是ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System，其研发者是Taylor Guo，发布于2015年的《IEEE Transactions on Robotics》。单目SLAM指的是使用单个相机进行同时定位与建图的技术，而ORB-SLAM是其中的一个开创性工作，它具有处理剧烈运动图像的能力，并可自动处理闭环控制、重定位、甚至全自动位置初始化。 SLAM系统主要分为单目SLAM和多目SLAM，其中单目SLAM仅使用单个相机作为传感器输入，难度较高，因为单个视角的信息有限，但它的应用场景更加广泛。而ORB-SLAM正是在单目SLAM领域的重大突破。它在各种场合，无论是室内的小场景还是室外的大场景，都显示出强大的鲁棒性。 系统架构方面，ORB-SLAM具有三个主要功能模块，包括特征提取、追踪、局部地图构建和闭环控制，这三个模块通过三个线程并行运行，它们分别是：追踪线程、局部地图构建线程和闭环控制线程。特征提取使用的是ORB特征，它是一种旋转不变的特征，即使在没有GPU的情况下也能够实现实时的图像处理。 关于系统的关键创新点，其一是在于对所有任务使用相同的ORB特征进行追踪、地图构建、重定位和闭环控制，这样系统效率高、稳定可靠。ORB-SLAM可以进行实时的全局优化处理，包括位置地图和闭环回路。它还采用了一种基于位置优化的实时闭环控制，称为Essential Graph，该图通过生成树构建，包含了系统、闭环控制链接和视图内容关联强边缘。 此外，ORB-SLAM还包含全自动地图初始化，这意味着它可以在没有人工干预的情况下，自动开始地图构建过程。在初始化地图的过程中，ORB-SLAM能够选择不同的模型创建平面或者非平面的初始化地图，并且这个过程是自动的，具有良好的鲁棒性。 在地图构建方面，ORB-SLAM使用了云点（地图点）和关键帧（关键图像帧）技术，它们在地图重构中起到了重要的作用。通过严格的筛选，去除冗余的关键帧，系统能够增强追踪的鲁棒性，并提高程序的操作性。 ORB-SLAM还具备实时相机重定位功能，具备良好的旋转不变特性。即使在追踪失败后，系统也可以重新进行定位，且地图能够被重复使用。此外，ORB-SLAM能够处理大量地图云点和关键帧，并通过合适的方法进行挑选，以优化地图的质量。 在实验方面，ORB-SLAM在多个图像数据集上进行了测试，包括New College、TUMRGB-D和KITTI等，表现出了其精度和性能优势。相比于其他最新的单目SLAM系统，ORB-SLAM的性能优势是显而易见的。 ORB-SLAM的结论和讨论部分提到，它基于离散/特征方法与稠密/直接方法对比，并指出了后续工作的方向。论文还包含了一个附录，介绍非线性优化和捆集调整等内容，并列出了参考文献。 ORB-SLAM是一个功能全面、具有创新性的单目SLAM系统，它的出现极大地推动了单目视觉SLAM技术的发展，使其在实时性和准确性方面都达到了新的高度。它为未来研究提供了宝贵的经验和启示，尤其在处理复杂场景以及优化系统性能方面，为SLAM技术的发展奠定了重要的基础。

实现步骤：https://blog.csdn.net/qq_46107892/article/details/130403411?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22130403411%22%2C%22source%22%3A%22qq_46107892%22%7D

git clone https://github.com/lturing/ORB_SLAM3_ROS 针对上面的连接下载不下来文件的情况，上传ORB_SLAM3_ROS代码，该代码包括RGBD稠密建图的程序

import cv2 as cv def ORB_Feature(img1, img2): # 初始化ORB orb = cv.ORB_create() # 寻找关键点 kp1 = orb.detect(img1) kp2 = orb.detect(img2) # 计算描述符 kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1) kp2, des2 = orb.compute(img2, kp2) # 画出关键点 outimg1 = cv.drawKeypoints(img1, keypoints=kp1, outImage=None) outimg2 = cv.drawKeypoints(img2, keypoints=kp2, outImage=None)

ORB-SLAM2安装指南，具体可参见博客中的详细介绍，按照步骤安装，可在Ubuntu14.04中运行ORB-SLAM2算法。

目录 0. 摘要 1. ORB-SLAM2 简介 2. 安装依赖库 （1）安装Pangolin  （2）安装必要的依赖库 （3）安装OpenCV （4）安装Eigen （5）安装BLAS and LAPACK库 (1) BLAS: Basic Linear Algebra Subprograms (2) LAPACK：Linear Algebra PACKage 3. 编译OEB_SLAM 4. 运行测试程序 4.1 TUM数据集格式简介：官网介绍https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/file_formats 4.2. RGB-

ORB-SLAMM2源码解析