下载的【不】是高翔博士用的源代码,但是是同一个妈生的代码,因为我以前装的ros是kinetic版本,看了一下区别不大。感觉跟着他的教程走会容易一些。师兄如果你换了代码吼我一声~!在家也没有太多事有些远程也是䘅搞的……

vslam系统框架

来源参考博客:https://blog.csdn.net/qq_27550989/article/details/78341904
比较合适的两个框架:

  1. RGBD SLAM2
    RGBD SLAM2(rgbdslam-ROS Wiki http://wiki.ros.org/rgbdslam 和视觉SLAM实战-高翔)是一个非常全面优秀的系统,将SLAM领域的图像特征、优化、闭环检测、点云、octomap等技术融为一体,非常适合RGBD SLAM初学者,也可以在其基础上继续开发。RGBD SLAM2的缺点是其算法实时性不好,相机必须慢速运动,此外,用点云表达三维地图很耗费内存。
  2. RTAB Map(RTAB SLAM)
    RTAB Map是当前最优秀的RGBD SLAM,它通过STM/WM/LTM的内存管理机制,减少图优化和闭环检测中需要用到的结点数,保证实时性以及闭环检测的准确性,能够在超大场景中运行。著名的Google Tango(见如何评价Google 的 Project Tango和Google Project Tango 有哪些黑科技)就是使用RTAB Map做SLAM,当然Tango中的RTAB Map还融合IMU等传感器数据(据说使用的是MSCKF,而且做了硬件同步)。今天还体验了一下Tango,不得不说Google的东西就是屌,无论在室内还是室外都能运行,当然室内效果更好,只要手机运动不是太快,基本上都能稳健运行,并构建mesh地图。

总结以下就是,RGBD SLAM2上手比较快,从我差的结果来看网上的教程比较多,尤其是有比较系统的教程,以高翔博士(博客地址: https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/ )的研究总结最为突出。RTAB Map感觉效果应该比较好一些,但是教程不多,不太容易上手……所以后来我就专注于去看rgbdslam2相关的了。

源代码

有两个版本

  1. http://wiki.ros.org/rgbdslam 这个是官方的发布出来的源码,前天才发现的所以没怎么具体看,傻呵呵的以为github上就是了……
  2. https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2 这个是,我下载下来并且在按照readme搭环境的代码工程。

还有一个参考资料工程: https://github.com/GeekLiB/Lee-SLAM-source
因为我换系统换来换去的,感觉github比较好管理,所以都是直接fork保存了,这些博客应该也能查到,曾经看到过。

什么都不懂所以我去看了一眼****,讲基础概念和框架的的,
https://www.bilibili.com/video/av5911960/?from=search&seid=375069506917728550
别人吐血推荐的,二倍速值得拥有。

环境

步骤总结: https://blog.csdn.net/qq_37994458/article/details/85640269
(如果看这个步骤的话,记得全都看完再动手,因为里面按照时间顺序走的,涉及到我做了很多无用功……)

  1. 首先把代码下载下来……readme值得瞄一眼。
  2. 安装ros-kinetic、openni、cython。
  3. 安装opencv,注意版本是【2.4.9】。步骤总结直接拖到最后。(我觉得他们官网有问题最开始我安装包一直下载不成功各个版本我都快下个遍了……)。
  4. 安装PCL。ubuntu16.04的安装命令和官网不太一样,具体看步骤总结。(我记得我又装了libpcl-dev pcl-tools,本着多装无错的原则装吧。
  5. readme里面有提到,下载下来的rgbdslam_V2-kinetic里面有一个install.sh,运行之后会安装必要的依赖等,具体看脚本代码。运行之后在根目录下会新建一个code文件夹,里面有g2o和rgbdslam_catkin_ws代码。(这里不太懂为什么冒出一个catkin的文件夹,有空瞄一下脚本)
    vslam初总结报告运行之后:
    vslam初总结报告

其他

  1. 学习使用cmake基本操作。
  2. 恶补一下机器视觉的知识。

因为后来涉及到连摄像头我就没有继续搞代码就跑去看那一堆机器视觉的教程去了……还是得看代码觉得可能,跑起来先最重要。疑惑到底是先弄懂结构把代码跑起来还是先看完算法和数学知识呢……

整理一下可能用到的教材信息:

  1. 高翔博士博客地址: https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/ 。里面有一个系列教程,可以跟着跑一下。这个 https://blog.csdn.net/robinhjwy?t=1 人的博客,里面遇到的错误可以参考。 vslam初总结报告
  2. 有一本书《视觉slam十四讲从理论到实践》,可以看一下找一找有没有电子版,我搞了本纸质书带走了。

……任重而道远阿准备加班了

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