本连载主要是比较Kinect for Windows的现行版(v1)和次世代型的开发者预览版(v2),以C++开发者为背景介绍进化的硬件和软件.本文主要是对传感的配置和运行条件进行彻底的比较.           本连载介绍的Kinect for Windows Developer Preview是暂定的,软件.硬件以及API有可能因为最终的产品版发生变更,还请谅解.   关于本连载     本连载主要是比较次世代型的Kinect for Windows(后面称作Kinect v2预览版)和

该方法详述了高博kinect2_viewer的编译过程 //.................................................................................//單獨編譯kinect2_viewer,實現KInectv2 ORBSLAM2運行//viewer.cpp修改參考“http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5161223.html”//kinect2_viewer編譯參考“http://www

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块 单目视觉SLAM模块

链接在此:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1．按照要求下载数据集,我下载的是rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360,将其解压到你喜欢的目录．我个人放在了orbslam2工程目录下面了． 2．下载 associate.py．放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目录下面． 3．打开终端,进入到associate.py所在目录,即/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/,之后运行 python as

用opencv3.1.0做ORBSLAM2运行一下命令时cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh出错:/usr/bin/ld: CMakeFiles/mono_tum.dir/Examples/Monocular/mono_tum.cc.o: undefined reference to symbol '_ZN2cv6String10deallocateEv'/usr/local/lib/libopencv_core.so.3.1: error addi

注:1. 对某些地方进行了更新(红色标注),以方便进行配置. 2. ZED ROS Wrapper官方github已经更新,根据描述新的Wrapper可能已经不适用与Ros Indigo了,如果大家想参照这份博客进行安装ZED ROS Wrapper,有可能会出现其他问题.ZED ROS Wrapper github地址:https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper 最近想运用ZED相机在ROS系统上实时运行ORB-SLAM2,在环境配置的过程当中遇

参考:视觉SLAM十四讲(第一章作业) 深蓝上高博的第一讲课后题: 题目:6 * 使用摄像头或视频运行 ORB-SLAM2(3 分,约 1 小时)请注意本题为附加题.了解⼀样东西最快的⽅式是⾃⼰上⼿使⽤它,不要担⼼弄坏你的笔记本,⼤部分时候它都是你可靠的伙伴.这个作业中,我将指导你⽤⾃⼰的笔记本摄像头读取到的图像,来运⾏ ORB-SLAM2,看看它能不能实际⼯作.你也可以外接⼀个 usb 摄像头,这会让你的⼿更加灵活⼀些(不⽤费⼒端着笔记本到处跑).或者,如果你的电脑碰巧没有摄像头/摄像头故障了

https://www.imooc.com/article/details/id/29136 1. 提示“CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND ” 具体形式: Check for working CXX compiler: CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND CMake Error: your CXX compiler: "CMAKE_CXX_COMPILER-NOTFOUND" was not found. Please set CMAKE_CX

泡泡机器人上已经有公开课ORB-SLAM2的代码详解了,我也先看了一个多小时的视频,后来发现看完还是迷迷糊糊,自己没看源码,根本不明白讲的什么,因此,打开文件开始阅读源码. 为了阅读逻辑清楚,我从ORB-SLAM的Example文件中的mono_eourc.cpp开始看. 1.检查运行程序需要的可执行文件.字典路径.一些内参设置文件的路径(比如相机内参.畸变等.尺度因子).放图片的文件夹目录.记录时间的文件路径.一共五个参数,如果在终端上没有输满这五个参数,会报错"Usage: ./mono_t

一.ORB-SLAM2安装 1.在https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2上git clone到当前文件夹内,若想下载到指定文件夹内,就需要cd进入指定文件内,然后再git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 2.安装ORB-SLAM2的依赖项: sudo apt-get install libopencv-dev libeigen3-dev libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-de

因为条件限制,在Windows10平台下实现OrbSLAM2+Kinect2点云数据采集. 1. 遇到问题,启动运行没多久就跟丢了,有的地方哪怕轻微的旋转甚至不动都无法跟踪. 原因:相机的标定参数不对,fx和cx参数搞反了.其实应该从获取的稀疏点云中能够看出来有问题,稀疏点云的形状和分布就不对. 2.将每帧点云转换到世界坐标系的时候,需要注意点云的坐标系.Kinect SDK生成的点云的坐标系和自己根据图像生成的不一致. 总结: 总的说来效果还是不错的,不过采集的点云还是存在重影. 思考可能是因

ORB-SLAM2 官网:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 配置教程:http://blog.csdn.net/zzlyw/article/details/54730830 编译问题 问题二:出现/ws/ORB_SLAM2/src/LoopClosing.cc: In member function ‘void ORB_SLAM2::LoopClosing::Run()’: /ws/ORB_SLAM2/src/LoopClosing.cc:84:20: e

一年后再读SLAM~ 行业有了不少工程实践方面的突破 一.链接:https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/176732257 目前来说,受到业界肯定的比较成熟的主要是: 1.西班牙Universidad de Zaragoza的ORB_SLAM2:raulmur/ORB_SLAM2 2.港科大的VIO:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile 3.Google的SLAM:googlecartographer/carto

官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的.即cmake和Git. sudo apt-get install cmake sudo apt-get install git 2 安装Pangolin,用于可视化和用户接口 安装依赖项: sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install libpython2.7-dev 先转到一个

实验室电脑环境ubuntu14.04和ROS indigo已经装好. 1. 构建工作空间[非常重要的一步] mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ catkin_makesource devel/setup.bashecho "source devel/setup.bash" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc 将source ~/catkin_ws/devel/setup.bash加入到~/.bashrc中去

//編譯ORBSLAM2 build_ros.sh參考:“http://www.cnblogs.com/bigzhao/p/6635770.html”1.source ~/.bashrc出現問題:ctrl+h,打開.bashrc文件,最後一行加入source ~/catkin_ws/devel/setup.bashexport ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:/home/user/ORB_SLAM/ORB_SLAM2(因爲我的orb_slam2前面還有一個o

最近做一个关于kinect的东西,主要是在RGB图上提取指定的平面.对于kinect也是刚刚接触不是很熟悉,捣鼓了两天做了很粗糙的东西,但是也学到了一些东西,所以记录一下. 思路大概就是: 在RGB中选择一个感兴趣的平面,标定三个点来指定这个平面,由kinect深度图获取指定点的深度,也就是这个点在kinect坐标下的z值,再由kinect参数算出xy值,由此就可以算出这个平面在空间中的位置了,然后对RGB上的每一个点都使用同样的方法算出空间位置计算和指定平面的距离,去掉不再平面上的点即可. 这

source ~/.bashrc export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/user/ORB_SLAM2/Examples/ROS 上面这个一定要做,否则会出错说找不到路径和包之后按照orbslam2的github::https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2编译ros节点:1.chmod +x build_ros.sh ./build_ros.sh 确保原程序可以编译 2.打开一个终端,运行:roslaun

首先感谢高博的无私奉献!http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5161223.html 程序所在的目录为:/home/zty/catkin_ws/src/iai_kinect2/kinect2_viewer /src/kinect2_orb.cpp为修改的程序文件 /include/目录下面的头文件即为ORB_SLAM2/目录里面的头文件, kinect2_orb.cpp中将原来的#include "orbslam2/System.h"改为现在的#in

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

忙于图像处理和DCNN,很长时间不使用ROS,重新安装系统后,再次使用ORB-SLAM2(ROS)进行三维重建和实时追踪的演示. 参考以前的文章:ROS:ubuntu-Ros使用OrbSLAM ORB-SLAM2(ROS)的GitHub链接: raulmur的主页:https://github.com/raulmur/ ORB-SLAM2使用了RGB_D相机,可以在Kinect收集得到的数据集上进行演示. 转述一下ORB-SLAM2的教程 一.ORB-SLAM2 安装 Authors: Raul