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记录编译链接高博ORBSLAM2_with_pointcloud_map时两个比较费力的问题

两个orbslam2_modified中make报错但网上很难找到直接答案的问题: 一. build Optimizer.cc的过程中提示g2o函数参数不正确  在build过程中Optimizer.cc出现类似下述开头的no matching function for call to错误: no matching function for call to ‘g2o::BlockSolver<g2o::BlockS

对ORBslam2前端ORBextractor点提取的理解(理解每行代码在干啥)

前言:受高博的启发,想自己写一个完整的slam,不知如何动手,想到将orbslam2拆分,按照自己的理解组装一个slam(先整出个视觉里程计吧),所以开始研究orbslam2前端的代码,在slam14讲13章的学习中发现,前端主要有四个点(特征点法)分别为点提取、点匹配(数据关联)、位姿估计和三角测量,所以在学习

基于reslsense d435相机的ORBSLAM2/3非ros下实时建图

基于reslsense d435相机的ORBSLAM2/3非ros下实时建图 orbslam2/3非ros下用d435数据建图源码改动CMakeLists.txtrgbd_tum.cc运行 orbslam2/3非ros下用d435数据建图 因需求需要在ubuntu系统下不使用ros进行orbslam2的使用,官方源码在非ros下只能使用数据集输入。 源码改动

orbslam2简单小实验

1. 使用opencv的函数findFoundamental和recoverPose实现位姿的估计 使用工具: evo_rpe tum -a frame_traj_gt.txt frame_traj_est.txt 和ground比较 过程:过程中注意函数的参数,多种重载 结果:rmse: 0.28     2. 改变landmark分布,查看对估计性能的影响: 过程:改变产生landmarks的函

ubuntu16.04 运行ORBSLAM2

####仅作为笔记 环境: Ubuntu 12.04, 14.04 and 16.04 C++11 or C++0x Compiler Pangolin OpenCV(至版本少 2.4.3. OpenCV 2.4.11 和 OpenCV 3.2作者已经测试过) Eigen3(至少3.1.0) DBoW2 and g2o (在第三方库文件夹内已包含) ROS(可选) ROS(如果需要使用ROS节点,传输数据) sudo sh -c

使用TUM数据集跑orbslam2单目程序mono

使用TUM数据集跑orbslam2单目程序mono 1、下载数据集 这里选择从TUM Dataset下载数据集 http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download 这里下载的是rgbd_dataset_freiburg1_xyz 。解压至自己喜欢的目录。 2、参数设置 根据作者说明: TUM Dataset Downl

SLAM:使用EVO测评ORBSLAM2

SLAM:使用EVO测评ORBSLAM2 EVO是用来评估SLAM系统测量数据以及输出估计优劣的Python工具,详细说明请参照: https://github.com/MichaelGrupp/evo 一. 系统环境 Ubuntu16.04 二. 安装和更新EVO 第一种方式: git clone https://github.com/MichaelGrupp/evo.gitcd evopip install --user

(十一)ORBSLAM2在ROS下运行

 ORBSLAM2运行ROS节点障碍   ORBSLAM2提供了与ROS耦合的应用程序,放在单独的ROS文件夹中。同样的,它提供了与ROS无关联的同类型的应用程序。不过,为了方便,笔者主要测试了它在ROS下的应用程序,因为笔者的摄像头是用ROS提供的openni2来驱动的,所以可以利用相机主题直接为ORBSLAM2提供