ORB-SLAM2编译、安装等问题汇总大全（Ubuntu20.04、eigen3、pangolin0.5、opencv3.4.10）

ORB-SLAM2编译、安装等问题汇总大全（Ubuntu20.04、eigen3、pangolin0.5、opencv3.4.10）

1：环境说明:

使用的Linux发行版本为Ubuntu 20.04

SLAM2下载地址为：git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2

2：eigen版本为 3.2.10

下载地址：https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page

3：pangolin版本为0.5，高版本在编译ORB-SLAM2时会出现很多问题

下载地址：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin/tree/v0.5
卸载pangolin：https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/126069335

4：opencv版本为3.4.10，这个版本不会报错

下载地址：https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.10

5：数据

数据下载地址：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

1.安装：eigen版本为 3.2.10

1.1安装步骤

1：安装命令

cd eigen-3.2.10
mkdir build
cd build
cmake..
sudo make install
sudo cp -r /usr/local/include/eigen3 /usr/include 

2：查看当前版本，验证是否安装成功

pkg-config --modversion eigen3

2.卸载eigen3

1：查询当前版本

pkg-config --modversion eigen3

2：查看eigen3位置相关文件

sudo updatedb
locate eigen3

3：删除eigen3相关文件

sudo rm -rf /usr/include/eigen3
sudo rm -rf /usr/lib/cmake/eigen3
sudo rm -rf /usr/local/include/eigen3
sudo rm -rf /usr/share/doc/libeigen3-dev 
sudo rm -rf /usr/local/share/pkgconfig/eigen3.pc /usr/share/pkgconfig/eigen3.pc /var/lib/dpkg/info/libeigen3-dev.list /var/lib/dpkg/info/libeigen3-dev.md5sums
sudo rm -rf /usr/local/lib/pkgconfig/eigen3.pc
sudo rm -rf /usr/local/share/eigen3

4：查询是否已经删除

pkg-config --modversion eigen3

3：安装opencv

1：安装依赖

sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install pkg-config

2：编译安装

在 opencv-3.4.10文件夹中建立名为 build的文件夹，在build 目录下执行 cmake 和 make。

mkdir buildcd buildcmake -D WITH_TBB=ON -D WITH_EIGEN=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON  -D BUILD_DOCS=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF  -D WITH_OPENCL=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D BUILD_opencv_gpu=OFF -D BUILD_opencv_gpuarithm=OFF -D BUILD_opencv_gpubgsegm=O -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..make -j8
sudo make install

3：环境配置

动态库配置

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

添加

/usr/local/lib

保存后，终端内执行

sudo ldconfig 

更新 PKG_CONFIG_PATH

sudo gedit /etc/bash.bashrc

文末添加

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

4：保存后，终端执行

source /etc/bash.bashrc
sudo updatedb

若出现 sudo: updatedb: command not found，执行 sudo apt install mlocate 后再次操作即可。

5：验证

pkg-config opencv --modversionpkg-config --modversion opencv
pkg-config --cflags opencv
pkg-config --libs   opencv

4:安装Realsense SDK

1：下载source

git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense
cd librealsense

2：安装依赖项

sudo apt-get install libudev-dev pkg-config libgtk-3-dev
sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev pkg-config
sudo apt-get install libglfw3-dev
sudo apt-get install libssl-dev

3：Install Intel Realsense permission scripts located in librealsense source directory:

sudo cp config/99-realsense-libusb.rules /etc/udev/rules.d/
sudo udevadm control --reload-rules && udevadm trigger 

4：这边需要注意把realsense拔下来

Build and apply patched kernel modules for:
根据不同的ubuntu版本安装：对于Ubuntu 14/16/18 LTS

./scripts/patch-realsense-ubuntu-lts.sh
sudo dmesg | tail -n 50

这里可以看一下UVC是否安装成功了

5：基于cmake的编译

mkdir build
cd build
cmake ../ -DBUILD_EXAMPLES=true
make
sudo make install

-DBUILD_EXAMPLES=true 这个选项表示带演示和教程的

6：进入/librealsense/build/examples/capture，试一下效果

./rs-capture 

5：ros下驱动realsense相机获取点云

安装依赖

sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-realsense2-camera

方法1：

1：查看内核版本

uname -r ： 显示操作系统的发行版号

如果>=4.4.0-50的版本就可以继续向下进行了，否则需要升级你的Ubuntu内核。

读取点云

2：安装rgbd.launch

cd ~/catkin_ws/src/git clone https://github.com/ros-drivers/rgbd_launch.gitcd ..catkin_make

将rs_rgbd.launch和rs_camera.launch文件中的<arg name="enable_pointcloud" default="false"/>由false改为true
roslaunch realsense2_camera rs_rgbd.launch
点击add 选择PointCloud2进行display，选择Fixed Frame和Topic，如图所示

方法2：

1：建立workspace，已经有的可以跳过

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src/
catkin_init_workspace 
cd ..
catkin_make
echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2：在catkin_ws/src/下载源程序

cd src
git clone https://github.com/intel-ros/realsense.git

3：catkin_make

cd ..
catkin_make

4：如果没有错误说明，已经装好了，启动相机节点

roslaunch realsense2_camera rs_rgbd.launch

5：看一下发布的topic

rostopic list

内参获取

6：若不进行标定，可以先从Realsense ROS Wrapper发布的topic中获得相机的内参。

rostopic echo /camera/color/camera_info 
rostopic echo /camera/aligned_depth_to_color/camera_info

3：方法3 Step3 安装基于ROS使用RealSense的包

官方教程

1：安装

   mkdir -p ~/catkin_ws/srccd ~/catkin_ws/src/Clone the latest Intel® RealSense™ ROS from here into ‘catkin_ws/src/’把realsense这个文件下载/克隆到该目录下catkin_init_workspacecd ..catkin_make cleancatkin_make -DCATKIN_ENABLE_TESTING=False -DCMAKE_BUILD_TYPE=Releasecatkin_make installecho "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

2：检验是否能在ros使用realsense相机：

 install rgbd_launchsudo apt-get install ros-kinetic-rgbd-launchroslaunch realsense2_camera rs_rgbd.launch再打开一个终端，输入rviz此时并不能看到什么结果左上角 Displays 中 Fixed Frame 选项中，下拉菜单选择 camera_link这是主要到Global Status变成了绿色点击该框中的Add -> 上方点击 By topic -> /depth_registered 下的 /points 下的/PointCloud2点击该框中的Add -> 上方点击 By topic -> /color 下的 /image_raw 下的image

见下图：

6：下载ORB_SLAM2：

下载ORB_SLAM2

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
cd ORB_SLAM2

2：修改build.sh文件

这时候打开文件夹里的build.sh文件，默认是make -j，如果不改容易引起系统卡死。改为make -j4即可（数字为电脑CPU的核心数），或者去掉-j。

2.1：如果多线程编译错误

把build.sh的make -j改成make（这是为了防止多线程编译出错，对于build_ros.sh文件也是同理,下面就不说了）

3：为了避免编译时出现usleep的错误，相应文件添加 #include<unistd.h>，具体有

/src/LocalMapping.cc 
/src/System.cc 
/src/LoopClosing.cc
/src/Tracking.cc 
/src/Viewer.cc 
/Examples/Monocular/mono_tum.cc
/Examples/Monocular/mono_kitti.cc 
/Examples/Monocular/mono_euroc.cc
/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc 
/Examples/Stereo/stereo_kitti.cc
/Examples/Stereo/stereo_euroc.cc

4：编译安装

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh

运行build.sh
./build.sh

5：下载数据集

我使用的是TUM数据集，在

https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

6：下载rgbd_dataset_freiburg1_xyz即可，解压

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER是你文件的地址。
然后就开始运行例程了，贴图：

7：将PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER更换成下载后的文件的地址。

./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml /home/ubicast/data/rgbd_dataset_freiburg1_xyz

7：编辑报错

1： 报错及处理：error: ‘AV_PIX_FMT_XVMC_MPEG2_MC’ was not declared in this scope

参考：https://blog.csdn.net/Robert_Q/article/details/121690089

2：详细报错信息

/home/andy/Downloads/Pangolin/src/video/drivers/ffmpeg.cpp: In function ‘std::__cxx11::string pangolin::FfmpegFmtToString(AVPixelFormat)’:
/home/andy/Downloads/Pangolin/src/video/drivers/ffmpeg.cpp:41:41: error: ‘AV_PIX_FMT_XVMC_MPEG2_MC’ was not declared in this scope

参考：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin/pull/318/files?diff=split&w=0

3：解决办法：在/Pangolin/CMakeModules/FindFFMPEG.cmake中63,64行

3.1：更改代码

        sizeof(AVFormatContext::max_analyze_duration2);}" HAVE_FFMPEG_MAX_ANALYZE_DURATION2

换成

    sizeof(AVFormatContext::max_analyze_duration);}" HAVE_FFMPEG_MAX_ANALYZE_DURATION

3.2：/Pangolin/src/video/drivers/ffmpeg.cpp中第37行 namespace pangolin上面加上

#define CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER

3.3：更改代码第78,79行

TEST_PIX_FMT_RETURN(XVMC_MPEG2_MC); 
TEST_PIX_FMT_RETURN(XVMC_MPEG2_IDCT);

改为

#ifdef FF_API_XVMCTEST_PIX_FMT_RETURN(XVMC_MPEG2_MC);TEST_PIX_FMT_RETURN(XVMC_MPEG2_IDCT);
#endif

3.4：更改代码101-105行

   TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_H264);TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_MPEG1);TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_MPEG2);TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_WMV3);TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_VC1);

改为

#ifdef FF_API_VDPAUTEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_H264);TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_MPEG1);TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_MPEG2);TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_WMV3);TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_VC1);
#endif

3.5：更改代码第127行

TEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_MPEG4);

改为

#ifdef FF_API_VDPAUTEST_PIX_FMT_RETURN(VDPAU_MPEG4);
#endif

4：error: ‘AVFMT_RAWPICTURE’ was not declared in this scope

		#define TEST_PIX_FMT_RETURN(fmt) case AV_PIX_FMT_##fmt: return #fmt; /home/andy/Downloads/Pangolin/src/video/drivers/ffmpeg.cpp: In memberfunction ‘voidpangolin::FfmpegVideoOutputStream::WriteFrame(AVFrame*)’:/home/andy/Downloads/Pangolin/src/video/drivers/ffmpeg.cpp:572:39:error: ‘AVFMT_RAWPICTURE’ was not declared in this scopeif (recorder.oc->oformat->flags & AVFMT_RAWPICTURE) {

4.1：解决办法，在Pangolin/include/pangolin/video/drivers/ffmpeg.h开头加上

#define AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER (1 << 22)
#define CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER
#define AVFMT_RAWPICTURE 0x0020

2：报错：error: static assertion failed: std::map must have the same value_type as its allocato

/usr/include/c++/8.1.0/bits/stl_map.h: In instantiation of ‘class std::map<ORB_SLAM2::KeyFrame*, g2o::Sim3, std::less<ORB_SLAM2::KeyFrame*>, Eigen::aligned_allocator<std::pair<const ORB_SLAM2::KeyFrame*, g2o::Sim3> > >’:
/home/zach/Projects/ORB-SLAM/ORB_SLAM2/src/Optimizer.cc:818:37:   required from here
/usr/include/c++/8.1.0/bits/stl_map.h:122:21: error: static assertion failed: std::map must have the same value_type as its allocatorstatic_assert(is_same<typename _Alloc::value_type, value_type>::value,

这个可以参考

https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/pull/585
这篇文字上的解答，具体需要：