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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 DownlSLAM: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