Ubuntu20.04 编译运行 ORBSLAM2_with_pointcloud_map(以RGBD Orbbec Astra+为例)保姆级教程
Ubuntu20.04 编译运行 ORBSLAM2_with_pointcloud_map(以RGBD Orbbec Astra+为例)
获取源码
git clone https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map.git
解压文件
- 得到如下内容
编译安装修改后的g2o
cd g2o_with_orbslam2
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install //别忘了这一步 不然之后会有文件找不到
编译错误解决
尝试将 double
类型的角度直接传给需要 Eigen::Rotation2D<double>
对象的函数,导致类型不匹配
/home/lyb/ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/g2o_with_orbslam2/g2o/types/slam2d/edge_se2_pointxy_bearing.cpp:51:39: error: cannot convert ‘Eigen::Rotation2D<double>::Scalar’ {aka ‘double’} to ‘const Rotation2Dd&’ {aka ‘const Eigen::Rotation2D<double>&’}51 | t.setRotation(t.rotation().angle()+_measurement);| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~| || Eigen::Rotation2D<double>::Scalar {aka double}
报错原因
- 这个编译错误是因为在 g2o 库的代码中尝试将
double
类型的值(在这里是通过调用Eigen::Rotation2D<double>::angle()
得到的角度加上_measurement
)赋值给需要const Rotation2Dd&
(即const Eigen::Rotation2D<double>&
)类型的函数setRotation
。Eigen::Rotation2D<double>::angle()
返回一个double
类型的值,表示旋转的角度,而setRotation
函数期望的是一个Rotation2Dd
类型的对象。这种类型不匹配导致了编译错误,因为不能直接将double
类型转换为Rotation2Dd
对象。正确的做法应该是创建一个新的Rotation2Dd
对象,将角度传递给它,然后再调用setRotation
。
解决办法
- 修改edge2_se2_pointxy_bearing.cpp(ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/g2o_with_orbslam2/g2o/types/slam2d)中的第51行
- 从
t.setRotation(t.rotation().angle()+_measurement);
-
改为
-
t.setRotation((Eigen::Rotation2Dd)(t.rotation().angle()+_measurement));
由于在 Eigen 操作中未显式转换不同的数值类型,违反了 Eigen 对于类型一致性的严格要求
/home/lyb/ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/g2o_with_orbslam2/g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h:92:10: required from here
/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:819:96: error: static assertion failed: YOU_MIXED_DIFFERENT_NUMERIC_TYPES__YOU_NEED_TO_USE_THE_CAST_METHOD_OF_MATRIXBASE_TO_CAST_NUMERIC_TYPES_EXPLICITLY819 | ASSERT((Eigen::internal::has_ReturnType<ScalarBinaryOpTraits<LHS, RHS,BINOP> >::value), \| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
报错原因
- 这个错误是因为在 Eigen 库的操作中混合使用了不同的数值类型,而没有显式地进行类型转换。Eigen 要求在操作涉及不同类型的数值时,必须使用其
.cast<>()
方法来显式转换类型,以确保操作的数学和类型正确性。
解决办法
-
修改linear_solver_eigen.h(ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/g2o_with_orbslam2/g2o/solvers/eigen)的第54行
-
从
-
typedef Eigen::PermutationMatrix<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, SparseMatrix::Index> PermutationMatrix;
-
改为
-
typedef Eigen::PermutationMatrix<Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, int> PermutationMatrix;
在使用 Eigen 库时,向期望整数的参数传递了浮点数,导致类型不匹配
/home/lyb/ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/g2o_with_orbslam2/g2o/examples/tutorial_slam2d/simulator.cpp:80:39: required from here
/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/PlainObjectBase.h:778:27: error: static assertion failed: FLOATING_POINT_ARGUMENT_PASSED__INTEGER_WAS_EXPECTED778 | EIGEN_STATIC_ASSERT(is_integer,| ^~~~~~~~~~
报错原因
- 这个编译错误发生是因为在使用 Eigen 库时,期望一个整数类型的参数却错误地传入了一个浮点数,违反了 Eigen 对于参数类型的要求,Eigen 静态断言失败是为了确保类型安全,防止错误的数据类型使用。
解决办法
-
修改simulator.cpp(ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/g2o_with_orbslam2/g2o/examples/tutorial_slam2d)的第80行
-
从
-
VectorXd probLimits(MO_NUM_ELEMS); for (int i = 0; i < probLimits.size(); ++i)probLimits[i] = (i + 1) / (double) MO_NUM_ELEMS;
-
改为
-
VectorXd probLimits; probLimits.resize(MO_NUM_ELEMS); for (int i = 0; i < probLimits.size(); ++i)probLimits[i] = (i + 1) / (double) MO_NUM_ELEMS;
编译DBoW2
cd orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Thirdparty/DBoW2
mkdir build
cd build
cmake ..
make
编译Pangolin模块
- 略
- https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin
获取Vocabulary
- 将ORB_SLAM2原仓库的Vocabulary文件夹复制过来,替代这里的空的Vocabulary文件夹
编译修改后的ORB_SLAM2
cd ORB_SLAM2_modified
mkdir build
cd build
cmake ..
make
编译报错解决
未能找到匹配请求的版本 “2.4.3” 的 OpenCV 配置文件,尽管检查了多个更高版本的安装
CMake Error at CMakeLists.txt:33 (find_package):Could not find a configuration file for package "OpenCV" that is compatiblewith requested version "2.4.3".The following configuration files were considered but not accepted:/usr/local/opencv3.2.0/share/OpenCV/OpenCVConfig.cmake, version: 3.2.0/usr/local/opencv-4.4.0/lib/cmake/opencv4/OpenCVConfig.cmake, version: 4.4.0/usr/local/opencv-3.2.0/share/OpenCV/OpenCVConfig.cmake, version: 3.2.0/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4/OpenCVConfig.cmake, version: 4.2.0/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4/OpenCVConfig.cmake, version: 4.2.0-- Configuring incomplete, errors occurred!
报错原因
- 这个 CMake 错误发生是因为 CMake 在配置时未能找到与指定版本(2.4.3)兼容的 OpenCV 包配置文件,尽管考虑了多个已安装的更高版本(3.2.0, 4.4.0, 和 4.2.0),但这些都不满足指定的版本需求。
解决方法
-
修改ORB_SLAM2_modified下的CMakeLists.txt
-
将
-
find_package(OpenCV 2.4.3 REQUIRED)
-
改为自己系统中安装的OpenCV版本即可
-
例如 我这里装的是OpenCV 3.2.0
-
find_package(OpenCV 3.2.0 REQUIRED)
当前编译环境未设置为使用 PCL 所需的 C++14 或更高版本的编译标准
/usr/include/pcl-1.10/pcl/pcl_config.h:7:4: error: #error PCL requires C++14 or above7 | #error PCL requires C++14 or above| ^~~~~
报错原因
- 这个编译错误发生是因为 Point Cloud Library (PCL) 需要 C++14 或更高版本的编译标准,而当前的编译环境可能未设置为使用 C++14 或更高。
解决方法
-
修改ORB_SLAM2_modified下的CMakeLists.txt
-
将
-
CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++11" COMPILER_SUPPORTS_CXX11) CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++0x" COMPILER_SUPPORTS_CXX0X) if(COMPILER_SUPPORTS_CXX11)set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")add_definitions(-DCOMPILEDWITHC11)message(STATUS "Using flag -std=c++11.") elseif(COMPILER_SUPPORTS_CXX0X)set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++0x")add_definitions(-DCOMPILEDWITHC0X)message(STATUS "Using flag -std=c++0x.") else()message(FATAL_ERROR "The compiler ${CMAKE_CXX_COMPILER} has no C++11 support. Please use a different C++ compiler.") endif()
-
其中的11全部改为14即可
-
CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++14" COMPILER_SUPPORTS_CXX14) CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++0x" COMPILER_SUPPORTS_CXX0X) if(COMPILER_SUPPORTS_CXX14)set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++14")add_definitions(-DCOMPILEDWITHC14)message(STATUS "Using flag -std=c++14.") elseif(COMPILER_SUPPORTS_CXX0X)set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++0x")add_definitions(-DCOMPILEDWITHC0X)message(STATUS "Using flag -std=c++0x.") else()message(FATAL_ERROR "The compiler ${CMAKE_CXX_COMPILER} has no C++14 support. Please use a different C++ compiler.") endif()
std::map
的分配器的值类型与 map
的值类型不一致,导致静态断言失败
/usr/include/c++/9/bits/stl_map.h:122:71: error: static assertion failed: std::map must have the same value_type as its allocator122 | static_assert(is_same<typename _Alloc::value_type, value_type>::value,| ^~~~~
报错原因
这个编译错误是因为在使用 std::map
时,分配器(allocator)的 value_type
和 std::map
的值类型不匹配,违反了 STL map
的类型一致性要求,导致静态断言失败。
解决方法
-
修改LoopClosing.h(ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/include)中的第49行
-
从
-
typedef map<KeyFrame*,g2o::Sim3,std::less<KeyFrame*>,Eigen::aligned_allocator<std::pair<const KeyFrame*, g2o::Sim3> > > KeyFrameAndPose;
-
改为
-
typedef map<KeyFrame*,g2o::Sim3,std::less<KeyFrame*>,Eigen::aligned_allocator<std::pair<KeyFrame* const, g2o::Sim3> > > KeyFrameAndPose;
代码错误地引用了不存在的 std::chrono::monotonic_clock
类,导致相关时间点变量 t1
和 t2
未被正确声明
/home/lyb/ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Examples/Monocular/mono_tum.cc: In function ‘int main(int, char**)’:
/home/lyb/ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Examples/Monocular/mono_tum.cc:81:22: error: ‘std::chrono::monotonic_clock’ has not been declared81 | std::chrono::monotonic_clock::time_point t1 = std::chrono::monotonic_clock::now();| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/lyb/ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Examples/Monocular/mono_tum.cc:90:22: error: ‘std::chrono::monotonic_clock’ has not been declared90 | std::chrono::monotonic_clock::time_point t2 = std::chrono::monotonic_clock::now();| ^~~~~~~~~~~~~~~
/home/lyb/ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Examples/Monocular/mono_tum.cc:93:83: error: ‘t2’ was not declared in this scope; did you mean ‘tm’?93 | uble ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();| ^~| tm
/home/lyb/ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Examples/Monocular/mono_tum.cc:93:88: error: ‘t1’ was not declared in this scope; did you mean ‘y1’?93 | uble ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count();| ^~| y1
报错原因
- 这些编译错误发生因为代码中尝试使用了不存在的
std::chrono::monotonic_clock
类,该类在 C++ 标准库中并未定义。此外,由于t1
和t2
变量的声明失败(因为它们依赖于不存在的monotonic_clock
类),后续代码中尝试使用这些变量时也出现了错误,提示未声明的变量。正确的类应该是std::chrono::steady_clock
或std::chrono::system_clock
。
解决方法
- 将代码中所有使用
std::chrono::monotonic_clock
的地方替换为std::chrono::steady_clock
。 - 主要存在于以下文件中(ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Examples)
- Monocular
- mono_kitti.cc
- mono_tum.cc
- RGB-D
- rgbd_tum.cc
- Stereo
- stereo_kitti.cc
- Monocular
运行ORB_SLAM2 RGBD
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml ~/rgbd_dataset_freiburg1_xyz Examples/RGB-D/associations/fr1_xyz.txt
- 运行成功,效果如下
运行报错解决
段错误 (核心已转储)
Depth Threshold (Close/Far Points): 3.86618
段错误 (核心已转储)
报错原因
- “段错误 (核心已转储)” 错误通常表明程序试图访问其内存空间中未授权或不存在的部分,这可能是由于无效的指针引用、数组越界、或其他内存管理错误导致的。
解决方法
-
删除所有CMakeLists.txt文件里的
-march=native
-
如下
-
set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -Wall -O3 -march=native ") set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wall -O3 -march=native")
-
修改为
-
set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -Wall -O3 ") set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wall ")
-
主要存在于以下文件中:
- ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/CMakeLists.txt
- ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Examples/ROS/ORB_SLAM2/CMakeLists.txt
- ORBSLAM2_with_pointcloud_map/orbslam2_modified/ORB_SLAM2_modified/Thirdparty/DBoW2/CMakeLists.txt
-
之后全部重新用CMake构建,Make编译一遍即可,再次运行即可运行成功。
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