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ubuntu 16.04 vs code中调试ORB-SLAM3

如果是在vs code中编译，在vs code中调试，那么执行如下，如果还是在终端中编译，只在vscode中调试，那么应该可以忽略(1-3) 注意修改build.sh文件中最下面的DCMAKE_BUILD_TYPE为Debug，如果没改加不了断点 (1) 创建c_cpp_properties.json ctrl + shift + P后输入C/C++: Edit configurations

深度学习跟SLAM的结合点

1、用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块特征提取，特征匹配，提高特征点稳定性，提取点线面等不同层级的特征点。深度估计位姿估计重定位其他 2、在传统SLAM之上加入语义信息（毕设相关）图像语义分割语义地图构建 3、端到端的SLAM 机器人自主导航（深度强化学习）等 2

【SLAM】ORB_SLAM3 初步调试运行详细记录

ORB特征点提取与直方图相似度结合算法过滤视频关键帧

import cv2 import os from PIL import Image similary = 0.4 # 相似度值，可根据初步结果进行调整 # 读取并比较文件夹下的图片，同时删除相似图片 def read_dir(dir_name): if os.path.exists(dir_name): dir = os.listdir(dir_name) for file_name1 in rang

ORB-SLAM3安装遇到的问题及解决

安装参考链接 Ubuntu18.04安装ORB_SLAM3_沉淀不在网页的博客-CSDN博客_orb slam3 安装 1.下载源时无法连接，下载失败 404 Not Found [IP: 91.189.91.39 80] 解决办法：换源，还是换源 !!_做个闪闪发光的人-CSDN博客编译ORB-SLAM3遇到的问题 1.fatal error: openssl/md5.h: No suc

ORB SLAM零散概念和步骤笔记

目录tracking线程单目相机初始化初始位姿估计跟踪局部地图关键帧的创建跟踪线程中地图点的创建与删除参考关键帧局部建图线程局部建图主函数冗余地图点的标准冗余关键帧的标准回环检测线程回环检测闭环检测闭环候选关键帧回环检测步骤SIM3 相似变换闭环矫正共视图、扩展树、本质图

python+OpenCV笔记（三十三）：特征检测——基于FSAT特征和BRIEF描述符的ORB

目录一、FAST 二、BRIEF 三、ORB 代码编写 ORB发布于2011年，作为SIFT和SURF的一个快速替代品。ORB融合了FAST关键点检测器和BRIEF关键点描述符，所以我们先要了解 FAST 和 BRIEF。一、FAST 加速分割测试特征（FAST）算法是通过分析16个像素的圆形领域来实现的，FAST算

ORB_SLAM3 + ROS采坑实录（从零开始的毕设生活第一弹）

ORB-SLAM3配置 https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed EVO Evaluation of SLAM 4 --- ORB-SLAM3 编译和利用数据集运行_一个摩羯座的程序猿的知识笔记-CSDN博客_orb_slam3数据集 1.ROS Melodic安装 Wiki 采用国内源： sudo sh

ROS工作空间下安装-编译ORB_SLAM2

目录一、创建ROS工作空间二、下载ORB_SLAM2开源代码三、添加环境变量四、编译ORB_SLAM2 1.usleep配置 2.编译ORB_SLAM2 - build.sh 3.配置lib文件 4.编译ORB_SLAM2 - build_ros.sh 5.运行./build_ros.sh时出现的错误错误1：解决方法：错误2：解决方法：一、创建ROS工作空间声

ORB_SLAM2安装Pangolin报错缺少Eigen3

报错理解首先贴一下报错翻译过来就是某个CMakeLists在运行时，运行到find_package (Eigen3 REQUIRED CONFIG QUIET)语句，需要寻找Eigen3这个包，但是文件里并没有，它找不到就报错了解决方法千万不要因为它报错找不到Eigen3就去装一个Eigen3给它，别问我怎么知道的，因为我一开始就是

ORB-SLAM3 安装运行

ORB-SLAM3安装运行运行环境：Ubuntu18.04 安装依赖下载ORB-SLAM3源码 git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3 Pangolin安装 git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git 根据github上说明，安装Pangolin所需要的依赖 C++11OpenG

ORB SLAM 利用ROS运行自己的.bag数据集

ORB_SLAM2 路径添加到 ROS 环境(记得更新) 对ORB_SLAM2/Examples/ROS重新编译修改ORB_SLAM2 的 Mono 节点 ./build_ros.sh编译启动ros内核，运行ROS，发布数据消息参考1 将Rosbag中的Compressed类型的图像转换成raw类型 rviz可视化

编译正确，运行ORB_SLAM3报错Segmentation fault

环境编译什么的都没问题，但一运行ORB_SLAM3(基于ROS)的时候就报Segmentation fault 无论是单目还是RGBD，详细的报错信息如下： max@max-virtual-machine:~/ORB_slam3_test/src/ORB_SLAM3$ rosrun ORB_SLAM3 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/ROS/ORB_SLAM3/Asus.yaml

ORB_SLAM2及其他SLAM精度测评

ORB_SLAM2及其他SLAM精度测评测试工具：https://svncvpr.in.tum.de/cvpr-ros-pkg/trunk/rgbd_benchmark/rgbd_benchmark_tools/src/rgbd_benchmark_tools/ 下载associate.py ，evaluate_ate.py，evaluate_rpe.py等官网：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools

ORB-SLAM3实际数据与OptiTrack真值比较的实现与测试

ORB-SLAM3实际数据与OptiTrack真值比较的实现与测试前言一、新起节点作为中间桥梁二、ORB-SLAM3节点修改1.数据格式处理2.数据发布三、cmakelist 前言在对ORB-SLAM3进行改进时，我们通常会用公开数据集来测试算法精度，但是如果我们接入自己的相机与IMU在实际场景跑，尤其

orb_slam2和3安装

参考ORB-SLAM2和3官网 https://blog.csdn.net/hhhhpanda/article/details/85037463 出现如下错误： set(LIBS ${OpenCV_LIBS} ${EIGEN3_LIBS} ${Pangolin_LIBRARIES} ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/DBoW2/lib/libDBoW2.so ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thir

ORB-SLAM学习资料

B站讲解视频：ORB-SLAM的简单重构——冯兵。这个算是很多讲解者中讲的比较好的一个针对上面的视频的一个总结博客：单目ORB-SLAM流程梳理一个博主总结的ORBSLAM知识点，内容质量没看，但是他里面搜集了很多别人的讲解资料，而且这个博主是认真写的，不是转载怪。他的博客内容如下，有很多个

ORB SLAM2源码解读

ORB SLAM2源码解读(一)：系统流程 ORB SLAM2源码解读(二)：MapPoint类 ORB SLAM2源码解读(三)：Frame类 ORB SLAM2源码解读(四)：KeyFrame类 ORB SLAM2源码解读(五)：KeyFrame DataBase类 ORB SLAM2源码解读(六)：Map类 ORB SLAM2源码解读(七)：Optimizer类 ORB SLAM2源码解读(八)：Initializ

ORB-SLAM2在Ubuntu20.04上运行示例demo的踩坑记录

本文目录前言踩坑记录第1个坑第2个坑第3个坑第4个坑第5个坑第6个坑第7个坑补充前言 2021-11-18日从下午1点一直调试到下午5点半才算跑成功，美中不足的是在运行./build.sh后还会有一部分警告还是报错？不太懂，至少编译出来后按照demo的命令执行： ./Examples/RGB-D/rgbd_tum

关于运行ORB-SLAM2函数_serialize报错的原因

如图，运行ORB-SLAM2或3时，报出了许多Pangolin的相关错误，主要原因是_serialize() 函数的原因，本人原先跑ORB并没有出现以上错误，并且从来没有更改过Pangolin库，因此在借助场外救援后得知：本人更新了GCC 11版本后，在GCC11中有与Pangolin库重名的_serialize()函数，导致了相关

在Ubuntu16.04中运行ORB-SLAM2

1、安装ORB-SLAM2 $ git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2 2、编译ORB-SLAM2 $ cd ORB_SLAM2 $ chmod +x build.sh $ ./build.sh 3、从http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download下载序列并解压缩。本文下载的是TUM数据集，。 $ .

小觅相机跑ORB_SLAM2

#参考资料 /****************************************************************** #小觅入门教程 https://www.ncnynl.com/archives/201910/3435.html #ORB词典路径 /home/wuchun/ORB_SLAM2/Examples/Monocular/ORBvoc.txt #相机参数文件 /home/wuchun/ORB_SLAM2/Examples/Mon

ORB-SLAM2源码解析

ORB-SLAM2源码解析代码文件树 ├── build_ros.sh ├── build.sh ├── CMakeLists.txt ├── cmake_modules │ └── FindEigen3.cmake ├── Dependencies.md ├── #Examples# import!!!! │ ├── Monocular │ │ ├── EuRoC_TimeStamps │

树莓派编译ORB_SLAM3

*.安装Eigen sudo apt-get install libeigen3-dev ()查看软件安装位置 sudo apt-get install mlocate sudo updatedb locate eigen3 *.安装Pangolin git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git sudo apt-get install libglew-dev cd Pangolin mkdir build

ORB_SLAM2代码阅读及总结使用

在学习ORB_SLAM2之前先从OPENCV入手 OpenCV3】cv::Mat类成员函数详解我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像：数码相机、扫描仪、计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种。在每种情况下我们（人类）看到了什么是图像。但是，转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的