ORB_SLAM 编译过程详解

首先贴出github地址：http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/
ORB_SLAM是相对来说比较新的一种SLAM，2015年开发出来，也许很多初学者比较想先运行出效果，然后慢慢理解，所以在这里贴出编译运行的过程。

博主的运行环境Ubuntu14.04+ROS（indigo），首先，这种搭配最为常见，遇到问题也一般都能搜索出答案出来，所以建议大家使用博主这个环境。

1、首先ros工作空间，博主的ROS工作空间为～/catkin_ws/src
首先要把以下两行写进你的 .bashrc 里面（gedit ～/.bashrc 然后复制下面两行进去，条件是，你的工作空间设置的名字跟我的一样的话)

source /opt/ros/indigo/setup.bashsource ~/catkin_ws/devel/setup.bash

2、安装boost库

sudo apt-get install libboost-all-dev 

3、安装opencv2.4(博主安装的是2.4.13版本）这个网上有大量的教程，搜索即可。
4、 下载ORB_SLAM 到ROS工作空间（catkin_ws/src 目录下），并解压

https://github.com/raulmur/ORB_SLAM

或者进入~/catkin_ws/src/ 然后终端执行
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM.git ORB_SLAM

下载数据集，（同样放在上述目录）约800M，解压得到Example.bag文件（约1G）

http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/downloads/Example.bag.tar.gz

5、在ORB_SLAM 文件夹下移除 manifest.xml 文件中对opencv的依赖，（把含有opencv的那行删除，否则第九步会出错）
6、安装eigen3，这是安装g2o的必要条件

sudo apt-get install libeigen3-dev

7、编译g2o
进入 Thirdparty/g2o/ 文件夹 终端执行

 mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make 

8、同样方式编译DBoW2
进入 Thirdparty/g2o/

 mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make 

9、进入ORB-SLAM文件夹进行编译

 mkdir build cd build cmake .. -DROS_BUILD_TYPE=Release make

10、
（1）启动roscore
（2）新终端执行

rosrun ORB_SLAM ORB_SLAM PATH_TO_VOCABULARY PATH_TO_SETTINGS_FILE

其中PATH_TO_VOCABULARY PATH_TO_SETTINGS_FILE分别是ORBvoc.txt和Settings.yaml的相对路径，以本例为说明即为：

rosrun ORB_SLAM ORB_SLAM /Data/ORBvoc.txt /Data/Settings.yaml

11、新终端执行

rosrun image_view image_view image:=/ORB_SLAM/Frame _autosize:=true

启动图片查看程序，到时可以看到特征点跟踪情况
12、新终端执行

 rosrun rviz rviz -d Data/rviz.rviz

启动地图视图窗口，显示轨迹及特征点地图
13、新终端执行（先进入ORB_SLAM 文件夹

roslaunch ExampleGroovyOrNewer.launch14、新终端先进入数据集文件夹，执行

rosbag play –pause Example.bag
“`
执行图片发布程序，执行后，按空格键开始
结果如下图所示