ubuntu orbslam？Ubuntu软件中心

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ORB-SLAM3在windows下的编译使用

Euroc数据集包含室内的MAV场景，有两个场景（Machine Hall+ Vicon Room），每个场景提供2个下载链接。数据集包含IMU数据和其他可用数据。

ORB_SLAM3的官方git库推荐使用ubuntu 18.04系统，但本实验在Windows 10下进行测试，使用特定的git仓库编译ORB_SLAM3，成功运行。

编译ORB_SLAM3前需准备以下第三方包：DBoW2用于SLAM回环检测，需要配置OpenCV环境；g2o用于图优化框架；Pangolin用于3D视觉和导航交互，应用于ORB_SLAM3库实例。

编译ORB_SLAM3主要步骤包括安装第三方依赖，然后在官方git库下执行编译命令。

测试案例stereo_inertial_euroc使用双目与惯导的Euroc数据集，展示ORB_SLAM3在Windows下的完整编译与运行过程。

视觉slam实践之orbslam3

一、概述

Orbslam3是一款面向单目、双目、RGB-D相机的视觉 SLAM解决方案。它在三维空间中实时构建环境地图，追踪相机运动。

二、依赖安装

2.1 Eigen3安装（3.1.0以上版本）

确保安装了Eigen3的最新版本，否则可能遇到找不到Eigen/Dense文件的错误。解决办法是确保安装的Eigen3版本符合要求。

2.2 Pangolin安装

安装Pangolin依赖并完成安装。使用sudo make install命令执行安装。

2.3 OpenCV安装

安装编译/构建工具，下载源文件，编译并构建OpenCV。在Vscode中配置环境，通过运行example.cpp文件检查OpenCV安装是否成功。

三、Orb-slam3安装

直接下载安装包，避免使用git clone操作。如遇错误，检查build.sh文件，调试安装过程。特别注意，使用Eigen3版本3.3.1时，安装较为顺利。避免使用3.3.0及以下版本，因其可能缺少eigen3config.cmake文件。

四、测试

下载数据库用于example测试，解压并按照指示操作。将所有文件放置于指定目录下。通过修改路径和运行example下的euroc_examples.sh文件，进行环境地图构建与相机运动追踪的测试。

orbslam里为什么要分单应矩阵和本质矩阵来分别恢复R和T

单应矩阵隐式的约束了世界的不同点之间的关系(平面假设)。不同视角下的点满足单应关系。，表示当前图像中的点，表示参考图像中的点，表示单应矩阵。

基础矩阵表示了同一个点在不同视角下的关系，满足,表示基础矩阵。

初始化的时候，这种两视图几何可以有两种表示方法，这两种方法适用于不同的情况(有平面，非平面情况)。如相机俯视地面时可以近似为平面的情况。室外平视时存在很多近点以及无穷远点，可以视为非平面情况。