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ORB_SLAM2跑TUM——单目和RGBD数据集

程序员文章站 2022-04-16 20:30:24
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2019年4月18日,昨天实验了跑ORB-SLAM2的单目,今天早上跑的RGB-D,不是在ROS下跑的(这个还需要探索探索)。

环境和数据准备

Ubuntu 16.04

1.ORB-SLAM2编译

先对ORB-SLAM2的程序进行编译

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

ORB_SLAM2跑TUM——单目和RGBD数据集
编译结果如图
ORB_SLAM2跑TUM——单目和RGBD数据集

2.TUM 数据集准备+单目运行

  1. 从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download] 并且解压缩。

2.执行下边的命令。 把 TUMX.yaml 改成 TUM1.yaml,TUM2.yaml or TUM3.yaml 与 freiburg1, freiburg2 and freiburg3 对应起来. 把路径PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改为数据集文件夹路径.

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

ORB_SLAM2跑TUM——单目和RGBD数据集
运行结果如图,会生成KeyFrameTrajectory.txt文件
ORB_SLAM2跑TUM——单目和RGBD数据集

3.TUM数据集准备+RGB-D运行

  1. 从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download] 并且解压缩。

  2. 使用python脚本关联RGB图像和深度图像[associate.py],[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools]. 我们已经提供了一些关联在 Examples/RGB-D/associations/中。 生成关联文件执行:

python associate.py PATH_TO_SEQUENCE/rgb.txt PATH_TO_SEQUENCE/depth.txt > associations.txt
  1. 执行下边的命令。 把 TUMX.yaml 改成 TUM1.yaml,TUM2.yaml or TUM3.yaml 与 freiburg1, freiburg2 and freiburg3 对应起来. 把路径PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改为数据集文件夹路径. 把路径 ASSOCIATIONS_FILE改为associations.txt文件所在路径.
./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER ASSOCIATIONS_FILE

不懂就看图中程序
ORB_SLAM2跑TUM——单目和RGBD数据集
最后生成两个文件:CameraTrajectory.txtKeyFramejectory.txt

接下来我想把ROS下的也跑出来。加油